Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-12 — различия между версиями
Esokolov (обсуждение | вклад) (Новая страница: «Страница группы ИАД-12») |
(→Правила игры) |
||
| (не показаны 2 промежуточные версии этого же участника) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| − | + | == Общая информация == | |
| + | |||
| + | Семинарист — Козлова Анна. | ||
| + | |||
| + | [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jZL_-ELf0Ogj2XHa6VVbkg8vrInycv2-Z9UR5keLDfM/edit#gid=1422269525 Таблица с оценками] | ||
| + | |||
| + | [https://docs.google.com/forms/d/1dovyomMoKPGWEAmWB8CNuACNXfEfEkk8H4gVR9u591E/viewform?c=0&w=1 Здесь можно оставить анонимный отзыв по курсу] | ||
| + | |||
| + | Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com (обратите внимание на оформление темы письма) | ||
| + | |||
| + | == Семинары == | ||
| + | {| class="wikitable" | ||
| + | |- | ||
| + | ! Дата !! Тема !! Материалы семинара | ||
| + | |- | ||
| + | | 12.01.2016 || Вводный семинар || | ||
| + | |- | ||
| + | | 19.01.2016 || Библиотеки для анализа данных || [http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/vqavusi6a00frae/sem.02.ipynb IPython-notebook с семинара] | ||
| + | [https://www.dropbox.com/s/vqavusi6a00frae/sem.02.ipynb?dl=0 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 [https://www.continuum.io/downloads 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 == | ||
| + | * [https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning Видеозаписи] курса лекций К. В. Воронцова в ШАДе | ||
| + | * [https://class.coursera.org/ml-005/lecture/preview Лекции Andrew Ng] на coursera.org: начинается 25 января, но практические задания на языке MATLAB/Octave | ||
| + | * [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Вводный курс К. В. Воронцова] на coursera.org: на русском языке, начинается 26 января, практические задания на языке Python | ||
| + | * [https://www.dataquest.io dataquest.io]: сайт с интерактивными заданиями по Python для анализа данных | ||
Текущая версия на 21:32, 21 января 2016
Содержание
Общая информация
Семинарист — Козлова Анна.
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 |
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
