Введение в data science (2 семестр)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

О курсе

Курс является частью Профориентационного семинара на 1 курсе ОП "Социология", читается в 3-4 модуле.

Цель курса — знакомство слушателей с основами анализа данных и машинного обучения.

Материалы курса

Тема Презентация Датасет
1 Лекция про данные Лекция 1
2 Лекция про Machine learning Лекция 2
3 Лекция про метрики Лекция 3
4 Семинар "Введение в python" Семинар 1 Датасет_имена
5 Семинар "Описательные статистики и визуализация Семинар 2 Датасет_регионы

Датасет_шоколад

6 Семинар "Кластеризация" Семинар 3 Датасет_потребление_Европа
7 Семинар "Обработка и анализ текстов"

Семинар 4

Датасет_отзывы
8 Семинар "Социальные сети" Семинар 5

Аудиторная работа и оценки

  • На каждом семинарском занятии (паре) выполняется практическая работа.
  • За выполненную работу на семинаре ставится 1 балл, в случае частичного выполнения и невыполнения - 0.
  • Оценки за все семинары суммируются; сумма оценок пропорционально переводится в 10-балльную систему.


Ведомости

[БСЦ171]

[БСЦ172]

[БСЦ173]

[БСЦ174]

[БСЦ175]

[БСЦ176]

Полезные ссылки и материалы

Базовые учебники

1. David Julian, Designing Machine Learning Systems with Python, PACKT, 2016

2. Gene Kim, Kevin Behr, George Spafford, The Phoenix Project: A Novel About IT, DevOps, and Helping Your Business Win, IT Revolution Press, 2014

3. Jennifer Davis, Katherine Daniels, Effective DevOps: Building a Culture of Collaboration, Affinity, and Tooling at Scale, O'Reilly Media, Inc., 2016

4. Mark C. Layton, Agile Project Management For Dummies, John Wiley & Sons, 2012

Преподаватели

Белугин Александр (лектор)

Панин Василий (группа БСЦ171)

Бабушкин Валерий (группы БСЦ172 и БСЦ173)

Теванян Элен(группа БСЦ174)

Романова Елена (группа БСЦ175)

Дайховская Ольга (группа БСЦ176)