Kaggle Master 心臟病預測 Kaggle 專案

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Kaggle 是機器學習和資料科學社區。通過真實的機器學習 kaggle 專案成為 Kaggle 大師

從這 11 小時的課程，你會學到

Kaggle 是 Google LLC 的子公司，是一個資料科學家和機器學習從業者的線上社區。
Kaggle 是一個資料科學家可以在機器學習挑戰中競爭的平台。這些挑戰可以是從預測房價到檢測
機器學習描述了使用基於真實資料訓練的模型進行預測的系統。
機器學習不僅對預測短信或智慧手機語音識別有用。機器學習不斷被應用到新的行業和新領域
資料科學包括準備、分析和處理資料。它藉鑑了許多科學領域，作為一門科學，它通過創造新的演算法而進步
資料科學應用是全球許多行業都需要的技能——包括金融、交通、教育、製造、人力資源
資料科學使用演算法來理解原始資料。資料科學與傳統資料分析的主要區別在於其側重於預測。
資料科學家使用機器學習來發現大量原始資料中的隱藏模式，以闡明實際問題。
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數值變數（使用 Distplot 進行分析）
分類變數（餅圖分析）
根據分析結果檢查缺失資料
數值變數 – 目標變數（使用 FacetGrid 進行分析）
分類變數 – 目標變數（計數圖分析）
檢查自身之間的數值變數（配對圖分析）
使用 Robust Scaler 方法進行特徵縮放以實現新的視覺化
使用 Melt() 函數建一個新的 DataFrame
數值 – 分類變數（使用群圖分析）
數值 – 分類變數（箱線圖分析）
變數之間的關係（使用熱圖分析）
刪除相關性較低的列
視覺化異常值
處理異常值
確定數值變數的分佈
非對稱資料的轉換操作
將一種熱編碼方法應用於分類變數
使用機器學習演算法的 Robust Scaler Method 進行特徵縮放( scaling )
將資料分成測試集和訓練集
邏輯回歸
邏輯回歸演算法的交叉驗證
邏輯回歸演算法的 Roc 曲線和曲線下面積 (AUC)
邏輯回歸演算法的超參數優化（使用 GridSearchCV）
決策樹演算法
支持向量機演算法
隨機森林演算法
隨機森林演算法的超參數優化（使用 GridSearchCV）
專案總結與分享

要求

渴望了解 Kaggle
按順序完整觀看課程視訊
網路連接。
任何可以觀看課程的設備，例如手機、電腦或平板電腦。
學習決心和耐心。
終身訪問，課程更新，新內容，隨時隨地，在任何設備上
沒有其他的！只有您、您的電腦和您今天開始的雄心壯志
希望通過 Kaggle 改進資料科學、機器學習、Python 產品組合
課程中使用的免費軟體和工具

課程說明

Kaggle，機器學習，資料科學，python，統計學，R，機器學習 python，python 資料科學，深度學習，python 程式設計，django，機器學習 A-Z，資料科學家，python 用於資料科學

您好! 歡迎來到“ Kaggle Master 心臟病預測 Kaggle 專案 ”課程。

Kaggle 是機器學習和資料科學社區。在 Kaggle 中運用 Hearth Attack Prediction Project 提升您的簡歷

Kaggle 是 Google LLC 的子公司，是一個資料科學家和機器學習從業者的線上社區。 Kaggle 允許用戶查找和發布資料集，在基於 Web 的資料科學環境中探索和構建模型，與其他資料科學家和機器學習工程師合作，並參加競賽以解決資料科學挑戰。

Kaggle 提供了一個無需設置、可訂製的 Jupyter Notebooks 環境。訪問免費的 GPU 和社區發布的大量資料和程式碼貯存庫。

Kaggle 是一個資料科學家可以在機器學習挑戰中競爭的平台。這些挑戰可以是從預測房價到檢測癌細胞的任何事情。 Kaggle 擁有龐大的資料科學家社區，他們總是願意幫助他人解決資料科學問題。除了比賽，Kaggle 還有很多教程和資源可以幫助你開始機器學習。

機器學習不僅對預測後文或智能手機語音識別有用。機器學習不斷被應用於新行業和新問題。無論您是行銷人員、視訊遊戲設計師還是程式設計師，Oak Academy 都有一門課程可以幫助您將機器學習應用到您的工作中。很難想像沒有機器學習的生活會如何。預測後文、電子郵件過濾和虛擬個人助理（如亞馬遜的 Alexa 和 iPhone 的 Siri）都是基於機器學習演算法和數學模型運行的技術。

機器學習描述了使用基於真實資料訓練的模型進行預測的系統。例如，假設我們要建構一個可以識別照片中是否有貓的系統。我們首先組裝許多圖片來訓練我們的機器學習模型。在這個訓練階段，我們將圖片以及它們是否包含貓的資訊一起輸入到模型中。在訓練時，模型會學習圖像中與貓最密切相關的模式。然後，該模型可以使用在訓練期間學習到的模式來預測它輸入的新圖像是否包含貓。在這個特定的示例中，我們可能會使用神經網路來學習這些模式，但機器學習可以比這簡單得多。

機器學習課程教您預測後文、虛擬助手和人工智慧背後的技術和概念。您可以通過 Python 和 R 程式語言發展構建神經網路和創建更複雜函數所需的基礎技能。機器學習培訓可幫助您在該領域的新趨勢、技術和應用中保持領先。

我們擁有比以往更多的資訊。但僅憑資料並不能告訴我們太多關於我們周圍世界的資訊。我們需要解釋資訊並發現隱藏的模式。這就是資料科學的用武之地。資浪科學使用演算法來理解原始資料。資料科學與傳統資料分析的主要區別在於其側重於預測。資料科學旨在發現已有數據中的模式並使用這些模式來預測未來的數據。它利用機器學習來處理大量資料、發現模式和預測趨勢。資料科學包括準備、分析和處理資料。它藉鑑了許多科學領域，作為一門科學，它通過創建新演算法來分析資料和驗證當前方法而取得進展。

資料科學應用是全球許多行業（包括金融、交通運輸、教育、製造、人力資源和銀行業）的熱門技能。使用 Python、統計學、機器學習等探索資料科學課程，以增長您的知識。如果您從事研究、統計和分析，請接受資料科學培訓。

如果你是一名有抱負的資料科學家，Kaggle 是最好的入門方式。許多公司會向在比賽中排名靠前的人提供報價。事實上，如果你能達到他們的最高排名之一，Kaggle 可能會成為你的全職工作。

在 Kaggle 中，你會找到進行資料科學工作所需的所有程式碼和數據。使用超過 50,000 個公共資料集和 400,000 個公共筆記本立即征服任何分析。

你知道Kaggle在任何平台上都沒有這麼詳細的課程嗎？

你知道到 2026 年資料科學需求將創造 1150 萬個職位空缺嗎？

你知道資料科學職業的平均工資是 100.000 美元嗎！

資料科學職業正在塑造未來

因此，使用 Kaggle 平台重溫這個職業生涯

那麼，為什麼資料科學是如此重要的領域？讓我們一起檢驗。

從政府安全到約會 apps，幾乎每個領域都需要資料科學專家。數以百萬計的企業和政府部門依靠大數據取得成功並更好地為客戶服務。因此，資料科學職業的需求量很大。

如果您想學習雇主最需要的技能之一？
如果您對資料科學感到好奇，並希望開始使用 Python 進入資料世界的自學之旅？
如果您是一位經驗豐富的開發人員並正在尋找資料科學領域的落地！

在所有情況下，您來對地方了！

我們為您設計了“Kaggle – 獲得最佳資料科學，機器學習簡介”的超級課程，以提高您在資料科學方面的簡歷。

在課程中，您將詳細學習每一章。通過本課程，您將逐步了解 Kaggle 平台。

FAQs about Kaggle

以下舉幾個

我可以考慮解決哪些 Kaggle 比賽？

假設您想解決他們的業務相關挑戰之一。在這種情況下，您需要充分了解機器學習以及哪些模型適用於某些類型的資料。假設您想做他們的一場客製化的比賽。您需要具有計算機科學背景才能運用與問題相關的語言寫程式。

Kaggle 比賽如何賺錢？

Kaggle 上的許多公司都在尋找解決方案，因此每次比賽都會有一個獎品。如果您的解決方案足夠強大，您可以贏得很多錢！

其中一些比賽只是為了娛樂或學習目的，但仍會為獲勝者提供現金或商品獎品。

我應該使用哪些工具在 Kaggle 上競爭？

競爭對手每天依賴的最重要的工具是 Python 程式語言。超過 60% 的資料科學家都在使用它，因此它背後有一個非常龐大的社區。它也非常健壯，並且有許多不同的包可用於數據操作、預處理和探索，以幫助您入門。

TensorFlow 是機器學習愛好者用來解決 Kaggle 比賽的另一種流行工具。它允許對模型進行快速原型製作以獲得最佳結果。除了 Python 和 Tensorflow 之外，還使用了其他幾個工具，例如 R（一種統計程式語言）、Git（版本控制）和 Bash（命令行界面）。不過，我會讓你自己研究這些！

使用 Kaggle 解決問題的主要好處是什麼？

Kaggle 旨在為您提供成為世界級資料科學家所需的工具。它們使您可以實時訪問真實數據，因此您可以練習解決類似於世界各地公司面臨的問題。

他們會不斷更新他們的網站，以便您獲得最新的學習資訊。

初學者如何從使用 Kaggle 中受益？

Kaggle 為初學者提供了一種更多地了解機器學習的方法，並且無論他們身在何處，都可以讓他們利用自己的技能。

使用 Kaggle 可以讓初學者了解行業內正在發生的事情，跟上趨勢，並在事情發生變化時成為他們工具的專家。

它還為剛入門的人或想要進修特定概念課程或需要入門幫助的人提供免費培訓材料。

誰會對使用 Kaggle 感興趣？

有了許多現成的教程和資料集，機器學習愛好者會對 Kaggle 非常感興趣。

這是了解更多關於機器學習、實踐所學知識以及與其他數據科學家競爭的好地方。這將幫助他們在他們的手藝上變得更好。

想要在工作中使用機器學習的資料分析師在選擇工具以提高與業務相關的任務（例如預測銷售數字或預測客戶行為）的性能時可以參考 Kaggle。

此外，尋求第三方解決方案的企業可以從 Kaggle 提供所需服務的廣泛公司列表中受益。

如果您需要機器學習服務，請隨時與我們聯繫。我們擁有一支專家團隊，可以幫助您滿足您的需求。

Kaggle 能給你找工作嗎？

雖然 Kaggle 可以為在機器學習或資料科學領域方面的工作為你打開一扇門，但它有一些缺點，使其僅是招聘過程的一部分。這意味著您的工作申請不能僅取決於您的 Kaggle 個人資料

Kaggle 是軟體嗎？

Kaggle 是 Google LLC 的子公司，是一個資料科學家和機器學習從業者的線上社區。

Kaggle 還流行嗎？

這是一個很好的生態系統，可以與其他資料科學家進行互動、聯繫和協作，以構建令人驚嘆的機器學習模型。多年來，Kaggle 通過舉辦各種比賽而廣受歡迎，從有趣的腦力練習到獎勵金錢和排名參與者的商業比賽，各色各樣。

通過我持續更新的最新課程，您將有機會讓自己保持最新狀態。 我也很高興地告訴您，我將隨時為您的學習提供支持並回答問題。

你為什麼要參加這門課程？

我們的答案很簡單：教學品質。
當您註冊時，您將感受到 OAK Academy 經驗豐富的開發人員的專業知識。
視訊和音頻製作質量

我們所有的視訊都是以高品質的視訊和音訊創建/製作的，為您提供最佳的學習體驗。

你會，看得清楚，聽得清楚

在沒有分心的情況下完成課程。

目標受眾

任何想要查找和發布資料集、在基於 Web 的資料科學環境中探索和構建模型、與其他資料科學家和機器學習工程師合作以及參加競賽以解決資料科學挑戰的人。
對於那些想通過了解 Kaggle 來參與資料科學和機器學習的人
任何想學習 Kaggle 的人
那些想通過 Kaggle 提高資料科學、機器學習、Python 方面的簡歷的人
任何對人工智慧、機器學習、深度學習（簡稱資料科學）感興趣的人
任何有資料科學職業目標的人
任何對人工智慧、機器學習、深度學習（簡稱資料科學）感興趣的人

講師簡介

Oak Academy 網路和行動開發、IOS、Android、道德駭客、IT

你好呀，

到 2024 年，將有超過 100 萬個計算機職位空缺，技能差距是一個全球性問題。這是我們的出發點。

在 OAK Academy，我們是多年來一直在該領域工作的技術專家。我們深深植根於科技世界。我們了解科技行業。我們知道科技行業最大的問題是“技術技能差距”，這就是我們的解決方案。

OAK Academy 將成為科技行業和人們之間的橋樑

正在計劃新的職業
正在考慮職業轉型
想要職業轉變或重塑
渴望按照自己的節奏學習新的愛好

因為我們知道我們可以幫助這一代人獲得填補這些工作崗位的技能，並享受更快樂、更有成就感的職業。這就是每天激勵我們的動力。

我們專注於網路安全、程式編輯、IT、遊戲開發、應用貨幣化和行動等關鍵領域。由於我們的實際一致性，我們能夠不斷地將行業見解轉化為最需要和最新的課程，

OAK Academy 將為您提供所需的信息和支持，讓您自信而輕鬆地完成您的旅程。

我們的課程適合所有人。無論您是以前從未寫過程式的人，還是尋求學習另一種語言的現有程式設計師，甚至是想要轉行的人，我們都在這裡。

OAK Academy 將熱情、熱情的人們轉變為他們夢想的工作職位。

如果您需要幫助或有任何疑問，請隨時聯繫我們的團隊。

英文字幕：有

想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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