Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-17 — различия между версиями
м (Commit 2) |
|||
Строка 1: | Строка 1: | ||
== Общая информация == | == Общая информация == | ||
− | |||
− | + | Семинаристы: Гитман Игорь, Захаров Егор. | |
+ | |||
+ | Занятия проходят по вторникам 3-ей парой в аудитории 4335 | ||
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com (просьба указывать тему в соответствии с [[Оформление писем | шаблоном]]) | Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com (просьба указывать тему в соответствии с [[Оформление писем | шаблоном]]) | ||
+ | |||
+ | [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jZL_-ELf0Ogj2XHa6VVbkg8vrInycv2-Z9UR5keLDfM/edit#gid=468791560 Оценки] | ||
+ | |||
+ | == Семинары == | ||
+ | |||
+ | {| class="wikitable" | ||
+ | |- | ||
+ | ! Дата !! Тема !! Материалы | ||
+ | |- | ||
+ | | 12.01.2016 || Вводное занятие || | ||
+ | |- | ||
+ | | 19.01.2016 || Линейная алгебра, Python NumPy. Проверочная по вводному занятию || [https://shad.people.yandex.net/notebooks/17/numpy%20tutorial.ipynb notebook с занятия] | ||
+ | |- | ||
+ | | 26.01.2016 || Работа с таблицами и визуализация, Python Pandas и matplotlib. Проверочная по NumPy. Выдача первого домашнего задания || | ||
+ | |} | ||
+ | |||
+ | == Оформление писем == | ||
+ | |||
+ | Просьба придерживаться данного стиля оформления темы письма, иначе оно не будет получено: | ||
+ | |||
+ | * Вопросы: [ИАД-17] Вопрос | ||
+ | * Сдача заданий: [ИАД-17] Задание N, ФИО | ||
+ | |||
+ | == Сдача домашних заданий == | ||
+ | |||
+ | * Максимальная оценка за задание — 10 баллов + (при наличии) бонусные баллы | ||
+ | |||
+ | * Для каждого домашнего задания будет установлен дедлайн. Штраф за день просрочки: 0.2 балла, датой сдачи считается дата отправки письма с заданием | ||
+ | |||
+ | * Имена файлов, которые вы прикрепляете к письму, должны содержать вашу фамилию на латинице, например Ivanov.ipynb | ||
+ | |||
+ | * Просьба отправлять на почту курса только итоговую версию задания | ||
+ | |||
+ | Обращаем внимание, что плагиат будет строго наказываться. | ||
+ | |||
+ | Задания вы можете выполнять как на [https://shad.people.yandex.net виртуальной машине], так и на своём компьютере. При этом нами рекомендуется второй вариант, потому что неработоспособность виртуальной машины не будет являться уважительной причиной для просрочки дедлайна. Руководство по установке iPython и необходимых библиотек находится [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/1/10/MMP_Praktikum_317_2014a_Python.pdf здесь]. Для работы понадобится следующий базовый минимум установленных пакетов: Jupyter, iPython, NumPy, SciPy, Scikit-learn, Matplotlib. |
Версия 13:43, 25 января 2016
Общая информация
Семинаристы: Гитман Игорь, Захаров Егор.
Занятия проходят по вторникам 3-ей парой в аудитории 4335
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com (просьба указывать тему в соответствии с шаблоном)
Семинары
Дата | Тема | Материалы |
---|---|---|
12.01.2016 | Вводное занятие | |
19.01.2016 | Линейная алгебра, Python NumPy. Проверочная по вводному занятию | notebook с занятия |
26.01.2016 | Работа с таблицами и визуализация, Python Pandas и matplotlib. Проверочная по NumPy. Выдача первого домашнего задания |
Оформление писем
Просьба придерживаться данного стиля оформления темы письма, иначе оно не будет получено:
- Вопросы: [ИАД-17] Вопрос
- Сдача заданий: [ИАД-17] Задание N, ФИО
Сдача домашних заданий
- Максимальная оценка за задание — 10 баллов + (при наличии) бонусные баллы
- Для каждого домашнего задания будет установлен дедлайн. Штраф за день просрочки: 0.2 балла, датой сдачи считается дата отправки письма с заданием
- Имена файлов, которые вы прикрепляете к письму, должны содержать вашу фамилию на латинице, например Ivanov.ipynb
- Просьба отправлять на почту курса только итоговую версию задания
Обращаем внимание, что плагиат будет строго наказываться.
Задания вы можете выполнять как на виртуальной машине, так и на своём компьютере. При этом нами рекомендуется второй вариант, потому что неработоспособность виртуальной машины не будет являться уважительной причиной для просрочки дедлайна. Руководство по установке iPython и необходимых библиотек находится здесь. Для работы понадобится следующий базовый минимум установленных пакетов: Jupyter, iPython, NumPy, SciPy, Scikit-learn, Matplotlib.