Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД 2 — различия между версиями
(→Полезные ссылки (Будут пополняться)) |
(→Полезные ссылки (Будут пополняться)) |
||
Строка 63: | Строка 63: | ||
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru] | # [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru] | ||
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle] | # [https://www.kaggle.com/ Kaggle] | ||
− | # [http://goto.msk.ru/hackathon/] | + | # [http://goto.msk.ru/hackathon/ GoTo Hack!] |
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo] | # [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo] | ||
Версия 01:41, 15 февраля 2017
Содержание
Майнор по Анализу Данных -- ИАД-2
На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-2
Семинарист: Шестаков Андрей shestakoffandrey@gmail.com
Ассистент: Чеснокова Полина
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов [Майнор ИАД-2 2017]
Страница курса
Анонимные комментарии, замечания и пожелания можно оставить здесь
Семинары
1) 18 Января 2017: Введение + Повторение Python - IPython Notebook (Что успели)
2) 25 Января 2017: Спасательная операция по Numpy и Pandas - IPython Notebook (Что успели)
3) 1 Февраля 2017: Продолжаем спасательную операцию..
4) 8 Февраля 2017: Метод kNN Notebook (Что успели)
Домашние Задания
ДЗ №0 (Необязательное, не учитывается в итоговой оценке). Срок - 12 февраля 2017.
Полезные ссылки (Будут пополняться)
Семинар 4
- Отличный блог для тех из вас, кто интересовался Computer Vision
Семинар 3
Семинар 2
Семинар 1 Pandas & Seaborn
- Pandas - На самом деле содержит всю необходимую инфу с примерами
- Effective Pandas - Учебник\туториал по Pandas
- NumPY, Pandas Cheat-Sheet
- Learning Data Science with Python - Неплохой практический курс по Python для анализа данных (MUST)
- Pandas Visualization
- Seaborn
Наборы данных
Python and etc.
- 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
- GoTo Hack!
- UCI Repo
Онлайн Курсы