Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД) — различия между версиями
Esokolov (обсуждение | вклад) (→О курсе) |
Esokolov (обсуждение | вклад) (→Лекции) |
||
| Строка 73: | Строка 73: | ||
== Лекции == | == Лекции == | ||
| − | Лекция 1 (23.01.2020). Рекомендательные системы. Матричные разложения. Обучение разложений: SGD, ALS, HALS. Неявный фидбек и iALS. [[https://github.com/ | + | Лекция 1 (23.01.2020). Рекомендательные системы. Матричные разложения. Обучение разложений: SGD, ALS, HALS. Неявный фидбек и iALS. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2020/lectures Конспект]] |
== Семинары == | == Семинары == | ||
Версия 09:45, 23 января 2020
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов 3-го курса майнора ИАД в 3-4 модулях.
Проводится с 2016 года.
Лекции проходят по четвергам в 10:30 (Покровский бульвар, 11).
Полезные ссылки
Репозиторий с материалами на GitHub
Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)
Канал в telegram для объявлений: https://telegram.me/hse_minor_intro_dm_2019
Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): https://t.me/joinchat/A5rlQBSn7ROATFOWGlzRwg
Ссылка на курс в Anytask:
Таблица с оценками:
Семинары
| Группа | Преподаватель | Учебный ассистент | Материалы семинаров |
|---|---|---|---|
| ИАД-1 | |||
| ИАД-2 | |||
| ИАД-3 | |||
| ИАД-4 | |||
| ИАД-5 |
Правила выставления оценок
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
- Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров
- Практические домашние работы на Python
- Контрольная где-то в середине курса
- Письменный экзамен
Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:
Oитоговая = Округление(0.4 * ДЗ + 0.1 * ПР + 0.2 * КР + 0.3 * Э)
ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания
ПР — средняя оценка за проверочные работы на семинарах
КР — оценка за контрольную работу
Э — оценка за экзамен
Округление арифметическое.
Правила сдачи заданий
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.
При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.
При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.
Лекции
Лекция 1 (23.01.2020). Рекомендательные системы. Матричные разложения. Обучение разложений: SGD, ALS, HALS. Неявный фидбек и iALS. [Конспект]
Семинары
Практические задания
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. В течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки продолжает вычитаться по одному баллу (если не оговорено иное).
