Просмотр исходного текста страницы Введение в Data Science

== О курсе ==
Курс для студентов 1 курса ФБиМ направлений "Маркетинг и рыночная аналитика" и "Управление бизнесом"<br />

[https://www.hse.ru/edu/courses/214347690 Программа курса]

== Критерии оценки ==

'''Оценка за курс ''' = 0.4*Семинары +  0.4*ДЗ + 0.2*Экзамен<br />
Округление осуществляется по арифметическим правилам. 

=== Семинары === 
* На каждом семинаре выполняется небольшая самостоятельная работы по пройденной семе
* Дедлайн семинарской работы - до конца занятия, но по решению преподавателя может быть отложен.
* Система оценивания бинарная: 1 - если задание выполнено, 0 - если задание не сделано/сдано после дедлайна
* Предусмотрено 11 семинаров
* В конце семестра суммируется число выполненных заданий (max 11); сумма пропорционально переводится в 10-балльную шкалу
* Студенты имеют право сдать строго 1 задание, не присутствуя на семинаре, в течение курса. 

=== Домашние задания === 
* В курсе предусмотрено 4 домашних задания
* Дедлайны устаналиваются каждой группе индивидуально преподавателем. О сроках сдачи сообщают не менее, чем за 2 недели до дедлайна.
=== Экзамен ===

== Материалы курса ==
=== Лекции ===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !
|-
|1 || Введение || [https://drive.google.com/file/d/1Jq7ahYKfABPGcVf3L24X69gzH0lHrCD4/view?usp=sharing Презентация к лекции 1]
|-
|2 || Обзор инструментов. Python || [https://drive.google.com/file/d/1CIN2jvRKzT4LCn1yeqDwg6jEZ_GG4pD0/view?usp=sharing Презентация к лекции 2]
|-
|3 || Обзорная лекция про математику  || [https://yadi.sk/i/RM1H38ZA3UTWcA Презентация к лекции 3]
|}

=== Инструкция по установке и запуску среды ===
Скачать и установить анаконду:

1. Заходим по ссылке
https://www.anaconda.com/download
В центре надпись Download for, выбираем нужную ОС

2. Нажимаем на кнопку Download (Python 3.6 version)
Дальше следуем инструкции
https://docs.anaconda.com/anaconda/install/windows (для windows)
https://docs.anaconda.com/anaconda/install/mac-os#macos-graphical-install (для macOS)

Домашнее задание и семнары вы будете выполнять в Jupyter'е. Чтобы его запустить, нужно открыть Ananconda Navigator и там под иконкой Jupyter Notebook (не путать с Jupyterlab) нажать на launch.


=== Семинары ===

Для работы в классе (при желании) на собственных ноутбуках  и самостоятельного изучения рекомендуем установить [https://www.anaconda.com/download/#macos Anaconda], Python версии 3.6 и выше. 

{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Ноутбук !! Датасет 
|-
|1 ||  Введение в язык || [https://drive.google.com/file/d/1DwknMxTcFXaRG_A9rk9IPDu_H2TsC1qm/view?usp=sharing Скачать IPython Notebook] || Нет
|-
|| 2 || Введение в Pandas || [https://drive.google.com/file/d/1C6T7LWMVaW6Vb2-Tv3NWZUUmz61A7XeT/view?usp=sharing Скачать IPython Notebook] || [https://drive.google.com/file/d/1Fe6BRqsp05V2bNhcUMXLJybC0XMQVbTL/view?usp=sharing Датасет для работы на семинаре]<br />
[https://drive.google.com/file/d/16tb8VXhMcgaEDx_HGbhgGuHp5R8BQf6G/view?usp=sharing Датасет для самостоятельной работы]
|-
|| 3 ||  Описательная статистика в Python || [https://drive.google.com/file/d/1HgQP-_K_Tpibkp2LY3Fr51K_R9IPGXKd/view?usp=sharing  Скачать IPython Notebook] || [https://drive.google.com/file/d/1sh0_GVMSPUR3IhtmXpXoBU4cEeRPU4y8/view?usp=sharing Датасет для самостоятельной работы]
|-
|| 4 ||  A/B-тестирование || [https://drive.google.com/file/d/1sLLkL5cTI1xpmrFkWNUYPS77niPSMXFc/view?usp=sharing Скачать IPython Notebook] || [https://drive.google.com/file/d/1YnEhORCGZnCRyLf7n_BP0bswH6qPqpxs/view?usp=sharing Датасет для работы в классе]<br />
[https://drive.google.com/file/d/1igElKsyaVe-TfcfQ5U5RA984GKmgYU9W/view?usp=sharing Датасет для самостоятельной работы]
|-
|| 5 || Визуализация данных || || 
|-
|| 6 - 7|| Классификация. Метрики качества || || 
|-
|| 8 || Кластеризация || || 
|-
|| 9 || Регрессия. Метрики качества || || 
|-
|| 10 || Временные ряды || || 
|-
|| 11 || Анализ текстов || || 
|}

== Рабочие ведомости ==
=== Маркетинг и рыночная аналитика ===
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1KFc29IxW21QDbXWYxKA3dBahKUX7LiDNVQ2y8owKFbU/edit?usp=sharing БММ 171]<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lTcTWI1M44mPXpzNQGOWSo6hFlEdA3WTK2589-FfOyE/edit?usp=sharing БММ 172]<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1niwNaFiwCytLhmrbJpp2jsA8msFu2BCDFymfKKsOW_o/edit?usp=sharing БММ 173]<br />

=== Управление бизнесом ===
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1TRD7DXVn8bNDac0Jb1MZt_lKEP919Ev4X0x0b6-PWVY/edit?usp=sharing БМБ 171]<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1OmeL-dDwN20TnhIRiS5j3N5f9AoGYB4cCl4CYoFNyj0/edit?usp=sharing БМБ 172]<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1gPvbrbDFCxOP5o7XTaPI6L6wLsmkGpTR9uv4oVeKzLA/edit?usp=sharing БМБ 173]<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/19bAYLFu_wRyKN7tRTIVdZm7sEXgd5CT2j6V8TmVN4Lg/edit?usp=sharing БМБ 174]<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Nezx_FaGkyxRIN_NwZZpxiKYOy9xSKty74Czxj05lyw/edit?usp=sharing БМБ 175]<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1VExWTJ_Lvv5O7PBhzzmjfeBhtbny02rw561BRC204KM/edit?usp=sharing БМБ 176]<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lvfardFPLA13lI9WM-hrtHkSlbsdtcHHnI6vGL3y8h8/edit?usp=sharing БМБ 177]<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1iONOvIUpbYcbVPFijVQgUwgHwZmK9hfJNfxZkqXOwSA/edit?usp=sharing БМБ 178]<br />

== Источники данных ==
[https://www.kaggle.com/Datasets Kaggle Datasets]<br />

[http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php UCI Machine Learning Repository]

== Дополнительное ==
=== Материалы ===

http://pythontutor.ru/  Интерактивное введение в python на русском языке

https://hub.mybinder.org/user/ipython-ipython-in-depth-sb49fn69/notebooks/binder/Index.ipynb Введение в IPython
(Изучите хотя бы первую часть Notebook Basics (знакомство с интефейсом))

[https://github.com/rougier/numpy-100 100 упражнений для numpy]<br />
Сборник из 100 упражнений для знакомства с библиотекой  numpy: есть версии без ответов и подсказок, с подсказками, с эталонными ответами

=== Мероприятия ===
[https://events.yandex.ru/events/ds/14-apr-2018/ Data & Science: управление проектами, 14 апреля 2018, Москва — События Яндекса]

== Преподаватели ==

=== Лекции ===

'''[https://www.hse.ru/staff/unkinddragon Александр Белугин ]'''
* [https://t.me/unkinddragon @unkinddragon]
* alexander.belugin@outlook.com

'''[https://www.hse.ru/org/persons/218009892 Александр Антонов]'''
* [https://t.me/alantonov @alantonov]
* alexantonov@gmail.com

=== Семинары ===

'''[https://www.hse.ru/staff/dmitryserg Дмитрий Сергеев]'''
*@dmitryserg (Telegram)
* [https://vk.com/id91857120 vk Дмитрий Сергеев]

'''[https://www.hse.ru/org/persons/218009880 Ульянкин Филипп ]'''
*@ppilif (Telegram)
*/ppilif (vk.com)

'''[https://www.hse.ru/org/persons/14285662 Василий Панин ]'''
*@VasilyPanin (Telegram)
'''[https://www.hse.ru/org/persons/214098955 Валерий Бабушкин]'''

'''[https://www.hse.ru/org/persons/213956891 Елена Романова ]'''

'''[https://www.hse.ru/org/persons/214098947 Ольга Дайховская ]'''

'''[https://www.hse.ru/org/persons/46745470 Элен Теванян]'''<br />
* elentevanyan@gmail.com
* [https://www.facebook.com/etevanyan Facebook Элен Теванян]
* @elentevanyan (Telegram, если asap/мир вот-вот рухнет)


'''[https://www.hse.ru/org/persons/65796753 Марат Ахматнуров]'''<br />
* marat.akhmatnurov@yandex.ru
* @maratakhmatnurov (Telegram, in case of emergency)