Самый быстрый способ действительно освоить Data Science

Чтение книг и просмотр обучающих видеороликов помогут лишь до определённого момента. Настоящее, что действительно помогает освоить науку о данных, — это создание чего-то и проверка его работоспособности. В этом видео я участвую в конкурсе для начинающих на Kaggle с нуля — нахожу данные, скачиваю их, очищаю, создаю модель XGBoost, оцениваю её и отправляю в таблицу лидеров. Каждый шаг, ничего не пропущено. Я использую R, но концепции идентичны в Python. Меняется только синтаксис. Видео с объяснением площади под кривой ROC:    • ROC and AUC, Clearly Explained!   Видео с объяснением XGBoost:    • XGBoost Explained in Under 3 Minutes   0:00 Прекратите учиться, начните строить 1:06 Поиск соревнований для начинающих на Kaggle 2:26 Присоединение к данным и их загрузка 3:00 Настройка в Positron 4:48 Изучение обучающих данных 7:38 Обработка значений NA 9:39 One-hot кодирование категориальных данных 12:45 Разделение на обучающую и тестовую выборки 16:33 Создание модели XGBoost 20:45 Оценка с помощью AUC 22:59 Прогнозирование на основе данных для отправки 26:21 Отправка в таблицу лидеров 29:57 Как реально улучшить свой результат