Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-12

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

Общая информация

Семинарист — Козлова Анна.

Таблица с оценками

Здесь можно оставить анонимный отзыв по курсу

Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com (обратите внимание на оформление темы письма)

Семинары

Дата Тема Материалы семинара
12.01.2016 Вводный семинар
19.01.2016 Библиотеки для анализа данных IPython-notebook с семинара

Данные

Правила игры

Информация о домашних заданиях появится позже.

Иногда на семинарах будут проводиться проверочные работы. Об этом будет объявляться заранее. Также каждый студент делает проект в течение двух модулей (решение какой-то задачи анализа данных, информация будет объявлена позже).

Про домашние задания

Каждое ДЗ выдается на две (полных) недели. Дедлайн строгий, после него задание сдать нельзя.

Плагиат будет строго наказываться: вся компонента — и те, кто списал, и те, у кого списали — получает не более 0 баллов за задание. Цените свое время.

Оформление темы письма

При написании письма необходимо указывать тему, как описано ниже (почта, на которую вы отправляете вопросы и работы, является почтой всего майнора, поэтому указывая тему письма правильно вы повышаете шансы дождаться ответа). Далее NN - номер вашей группы. X - номер лабораторной работы.

  • Для вопросов: [ИАД-NN] - Вопрос - Фамилия Имя Отчество
  • Для домашних лабораторных работ: [ИАД-NN] - Лабораторная работа X - Фамилия Имя Отчество

Установка python и необходимых библиотек

Виртуальная машина

Для работы на семинарах а также для небольших лабораторных работ можно воспользоваться онлайн-сервисом, на котором установлены уже все необходимые библиотеки. Для получения адреса и пароля необходимо написать на почту курса (тема письма: [ИАД-NN] - Виртуальная машина - Фамилия Имя Отчество). Обратите внимание, что этот сервис поднят только для нужд семинаров и заданий, поэтому запрещается использовать его для личного пользования.

Установка на домашнем компьютере

Самый простой способ — установить дистрибутив Anaconda, который содержит все необходимые библиотеки и доступен для всех платформ.

Если у вас что-то не получилось установить — пишите на почту курса (с правильной темой письма и подробным описанием ошибки и на какой платформе все происходит). Тем временем можно воспользоваться виртуальной машиной.

Дополнительные материалы

  • Видеозаписи курса лекций К. В. Воронцова в ШАДе
  • Лекции Andrew Ng на coursera.org: начинается 25 января, но практические задания на языке MATLAB/Octave
  • Вводный курс К. В. Воронцова на coursera.org: на русском языке, начинается 26 января, практические задания на языке Python
  • dataquest.io: сайт с интерактивными заданиями по Python для анализа данных