Minor da2016 gr3 — различия между версиями
(→Полезные ссылки (Будут пополняться)) |
(→Семинары) |
||
Строка 13: | Строка 13: | ||
''' 19 Января 2016:''' Исследование данных с помощью Pandas и Seaborn - [http://nbviewer.jupyter.org/github/shestakoff/minor_da_16/blob/master/da_with_pandas_seaborn.ipynb IPython Notebook] <br/> | ''' 19 Января 2016:''' Исследование данных с помощью Pandas и Seaborn - [http://nbviewer.jupyter.org/github/shestakoff/minor_da_16/blob/master/da_with_pandas_seaborn.ipynb IPython Notebook] <br/> | ||
''' 26 Января 2016:''' Элементы работы с матрицами. Меры расстояний и сходства - [http://nbviewer.jupyter.org/github/shestakoff/minor_da_16/blob/master/da_with_matrices.ipynb IPython Notebook] <br/> | ''' 26 Января 2016:''' Элементы работы с матрицами. Меры расстояний и сходства - [http://nbviewer.jupyter.org/github/shestakoff/minor_da_16/blob/master/da_with_matrices.ipynb IPython Notebook] <br/> | ||
+ | ''' 2 Февраля 2016:''' Оптимизация функций. Символьные вычисления - [http://nbviewer.jupyter.org/github/shestakoff/minor_da_16/blob/master/da_and_opt.ipynb IPython Notebook] <br/> | ||
== Домашние Задания == | == Домашние Задания == |
Версия 11:04, 2 февраля 2016
Содержание
Майнор по Анализу Данных -- ИАД-3
На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3
Семинарист: Шестаков Андрей shestakoffandrey@gmail.com
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов [Майнор ИАД 2016]
Пройдите опрос!
Семинары
12 Января 2016: Введение в Python, настройка среды программирования - IPython Notebook
19 Января 2016: Исследование данных с помощью Pandas и Seaborn - IPython Notebook
26 Января 2016: Элементы работы с матрицами. Меры расстояний и сходства - IPython Notebook
2 Февраля 2016: Оптимизация функций. Символьные вычисления - IPython Notebook
Домашние Задания
ДЗ 1. Срок - 2 февраля 2016
Полезные ссылки (Будут пополняться)
Семинар 4
Optimization
- Gradient Descent - Coursera
- Regression Lecture Notes
- Optimization Methods in Scipy
- 3D plotting in Matplotlib
Семинар 3
Probability And Linear Algebra
Семинар 2
Pandas & Seaborn
Наборы данных
FYI
Семинар 1
Python
- PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet
- Python Tutorials Point
- Matplotlib Tutorial
- Matrix Manipulation Cheat-sheet
- Ipython Notebook
- Beaker Notebook
- yhat Rodeo
Ресурсы и Книги
- James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning
- Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)
- MachineLearning.ru
- Kaggle
- UCI Repo
Онлайн Курсы