Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-18 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
(→Расписание семинаров) |
(→Расписание семинаров) |
||
Строка 37: | Строка 37: | ||
|09 февраля 2016 || align="center"|5 || Градиентный спуск. Линейная регрессия. || | |09 февраля 2016 || align="center"|5 || Градиентный спуск. Линейная регрессия. || | ||
[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/w9s7ayz8kzl03ni/seminar_5.ipynb ipython notebook с семинара] | [http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/w9s7ayz8kzl03ni/seminar_5.ipynb ipython notebook с семинара] | ||
+ | |||
[https://www.dropbox.com/s/lo10gizj4eyv26w/seminar_5_slid.pdf?dl=0 слайды] | [https://www.dropbox.com/s/lo10gizj4eyv26w/seminar_5_slid.pdf?dl=0 слайды] | ||
|} | |} |
Версия 14:29, 9 февраля 2016
Общая информация
|
Выставление оценки
- На семинарах по некоторым темам будут проводиться проверочные работы.
- Также за курс будут выданы несколько практических заданий, которые будут оцениваться по десятибалльной шкале. На выполнение каждого практического задание будет даваться 2 недели. Штраф за просрочку сдачи составляет 0.2 балла в день.
- Оценка за работу в семестре будет ставиться исходя из набранных баллов.
- В конце семестра разрешается переписать одну пропущенную по любой причине проверочную работу. Также разрешается переписать все проверочные, пропущенные по уважительной причине.
- Результаты работ ИАД - 18
Расписание семинаров
Дата | № занятия | Занятие | Материалы |
---|---|---|---|
12 января 2016 | 1 | Вводный семинар. Обсуждение основных понятий анализа данных. | |
19 января 2016 | 2 | Python для анализа данных. NumPy. | ipython notebook с семинара |
26 января 2016 | 3 | Python для анализа данных. Pandas. Matplotlib. | |
02 февраля 2016 | 4 | Решение задач. | |
09 февраля 2016 | 5 | Градиентный спуск. Линейная регрессия. |
Практические задания
Практическое задание №1 "Изучение Numpy, Pandas, Matplotlib"