Введение в Data Science — различия между версиями

Текущая версия на 10:30, 27 августа 2021

О курсе

Курс для студентов 1 курса ФБиМ направлений "Маркетинг и рыночная аналитика" и "Управление бизнесом"

Программа курса

Data Science with Python

Критерии оценки

Оценка за курс = 0.4*Семинары + 0.4*ДЗ + 0.2*Экзамен
Округление осуществляется по арифметическим правилам.

Семинары

На каждом семинаре выполняется небольшая самостоятельная работы по пройденной семе
Дедлайн семинарской работы - до конца занятия, но по решению преподавателя может быть отложен.
Система оценивания бинарная: 1 - если задание выполнено, 0 - если задание не сделано/сдано после дедлайна
Предусмотрено 11 семинаров
В конце семестра суммируется число выполненных заданий (max 11); сумма пропорционально переводится в 10-балльную шкалу
Студенты имеют право сдать строго 1 задание, не присутствуя на семинаре, в течение курса.

Домашние задания

В курсе предусмотрено 4 домашних задания
Дедлайны устаналиваются каждой группе индивидуально преподавателем. О сроках сдачи сообщают не менее, чем за 2 недели до дедлайна.

Экзамен

Материалы курса

Лекции

№	Тема	Презентация !
1	Введение	Презентация к лекции 1
2	Обзор инструментов. Python	Презентация к лекции 2
3	Обзорная лекция про математику	Презентация к лекции 3
4	Этапы проекта. Рынок данных. Задачи Data Science	Презентация к лекции 4
5	Еще про Python. Кейс	Поток 1: Презентция Поток 2: Презентация к лекции 5

Инструкция по установке и запуску среды

Скачать и установить анаконду:

1. Заходим по ссылке https://www.anaconda.com/download В центре надпись Download for, выбираем нужную ОС

2. Нажимаем на кнопку Download (Python 3.6 version) Дальше следуем инструкции https://docs.anaconda.com/anaconda/install/windows (для windows) https://docs.anaconda.com/anaconda/install/mac-os#macos-graphical-install (для macOS)

Домашнее задание и семнары вы будете выполнять в Jupyter'е. Чтобы его запустить, нужно открыть Ananconda Navigator и там под иконкой Jupyter Notebook (не путать с Jupyterlab) нажать на launch.

Семинары

Для работы в классе (при желании) на собственных ноутбуках и самостоятельного изучения рекомендуем установить Anaconda, Python версии 3.6 и выше.

Внутри каждого IPython-ноутбука есть семинарский материал и задача для самостоятельного выполнения. Датасеты доступны либо в правом столбце, либо в каждом из ноутбуков есть ссылка на скачивание нужного датасета.

№	Тема	Ноутбук	Датасет
1	Введение в язык	Скачать IPython Notebook	Нет
2	Введение в Pandas	Скачать IPython Notebook Версия для семинаров после 2018-04-17	Датасет для работы на семинаре Датасет для самостоятельной работы
3	Описательная статистика в Python	Скачать IPython Notebook Скачать IPython Notebook для БММ171 и БМБ178	Датасет для самостоятельной работы Датасет для работы на семинаре БММ171 и БМБ178
4	Визуализация данных	Скачать IPython Notebook	Датасет для работы в классе
5	A/B-тестирование	Скачать IPython Notebook (старая версия) Бутстрап-тестирование Задание для самостоятельной работы БМБ 172 БМБ 175	Датасет для работы в классе (старая версия) Датасет для бутстрапа Датасет для самостоятельной работы
6 - 7	Классификация. Метрики качества	Скачать IPython Notebook Скачать IPython Notebook для групп БМБ 172 БМБ 175 Скачать IPythonNotebook (для БММ171 и БМБ178) Скачать IPythonNotebook (для БММ 172)	Датасет для работы
8	Кластеризация	ipython notebook	датасет
9	Регрессия. Метрики качества	ipython notebook	датасет
10	Анализ текстов	ipython notebook	датасет для семинара датасет для самостоятельной работы

Рабочие ведомости

Маркетинг и рыночная аналитика

БММ 171
БММ 172
БММ 173

Управление бизнесом

БМБ 171
БМБ 172
БМБ 173
БМБ 174
БМБ 175
БМБ 176
БМБ 177
БМБ 178

Домашние задания

Требования к датасетам

БМБ178, БММ171

не менее 1000 объектов (строк), не менее 5 признаков (5 колонок)

Источники данных

Kaggle Datasets

UCI Machine Learning Repository

ДЗ №3 - постановка задачи

Файл с заданием
Срок - 25.05.2018 для всех групп.

Сроки сдачи

Группа	Адрес отправки ДЗ	Дедлайн ДЗ1	Дедлайн ДЗ2	Дедлайн ДЗ3	Дедлайн ДЗ4
БММ171	managementdataculture@gmail.com	31.05.2018, 23.59 (UTC +3) Тема письма: БММ171. ДЗ1. Фамилия Задание	16.06.2018, 23.59 (UTC +3) Тема письма: БММ171. ДЗ2. Фамилия Задание	Файл с заданием 25.05.2018	16.06.2018, 23.59 (UTC +3) Тема письма: БММ171. ДЗ4. Фамилия Задание
БММ172	@ppillif в телеграме	14.05.2018
БММ173	aaivanov_5@edu.hse.ru	11 мая 2018 г., 23.59 (UTC +3)
БМБ171	marat.akhmatnurov@yandex.ru zhorasukasyan@ya.ru	2018-05-11 23:59	2018-06-13 23:59		2018-06-16 23:59
БМБ172	eromanova@hse.ru	10.05.2018, 23.59 (UTC +3)
БМБ173
БМБ174
БМБ175	eromanova@hse.ru	10.05.2018, 23.59 (UTC +3)
БМБ176
БМБ177
БМБ178	managementdataculture@gmail.com	31.05.2018, 23.59 (UTC +3) Тема письма: БМБ178. ДЗ1. Фамилия Задание	16.06.2018, 23.59 (UTC +3) Тема письма: БМБ178. ДЗ2. Фамилия Задание	Файл с заданием 25.05.2018	16.06.2018, 23.59 (UTC +3) Тема письма: БМБ178. ДЗ4. Фамилия Задание

Дополнительное

Материалы

Интерактивное введение в python на русском языке

Введение в IPython

(Изучите хотя бы первую часть Notebook Basics (знакомство с интефейсом))

100 упражнений для numpy

Сборник из 100 упражнений для знакомства с библиотекой numpy: есть версии без ответов и подсказок, с подсказками, с эталонными ответами

Pandas CheatSheet

Learn Pandas on Kaggle

Короткие уроки на платформе Kaggle, чтобы закрепить навыки работы с Pandas. Нужно зарегистрироваться, открыть урок, нажать кнопку "Fork" и писать код :)

Мероприятия

Data & Science: управление проектами, 14 апреля 2018, Москва — События Яндекса

Преподаватели

Лекции

Александр Белугин

@unkinddragon
alexander.belugin@outlook.com

Александр Антонов

@alantonov
alexantonov@gmail.com

Семинары

Дмитрий Сергеев

@dmitryserg (Telegram)
vk Дмитрий Сергеев

Ульянкин Филипп

@ppilif (Telegram)
/ppilif (vk.com)

Василий Панин

@VasilyPanin (Telegram)

elentevanyan@gmail.com
Facebook Элен Теванян
@elentevanyan (Telegram, если asap/мир вот-вот рухнет)

Марат Ахматнуров

marat.akhmatnurov@yandex.ru
@maratakhmatnurov (Telegram, in case of emergency)

@@ Строка 3: / Строка 3: @@
 [https://www.hse.ru/edu/courses/214347690 Программа курса]
+[https://www.edureka.co/data-science-python-certification-course Data Science with Python]
 == Критерии оценки ==
@@ Строка 36: / Строка 38: @@
 |4 || Этапы проекта. Рынок данных. Задачи Data Science || [https://yadi.sk/d/7UN_3Ybx3VKxow Презентация к лекции 4]
 |-
-|5 || Еще про Python. Кейс || [https://yadi.sk/i/6Ux5uKNM3Vn774 Презентация к лекции 5]
+|5 || Еще про Python. Кейс || Поток 1: [https://yadi.sk/i/oYPFkztu3Vt7dj Презентция]<br/> Поток 2: [https://yadi.sk/i/6Ux5uKNM3Vn774 Презентация к лекции 5]
 |}
@@ Строка 81: / Строка 83: @@
 |-
-|| 6 - 7|| Классификация. Метрики качества || [https://drive.google.com/open?id=13bX2Xbaj50CdkbkDH9UV5wGP5NtUCgEh Скачать IPython Notebook] ||
+|| 6 - 7|| Классификация. Метрики качества || [https://drive.google.com/open?id=13bX2Xbaj50CdkbkDH9UV5wGP5NtUCgEh Скачать IPython Notebook] <br />
+[https://drive.google.com/file/d/1XlLhwl31CQJJ4ep0SDCKdBb2SwCo3UPG/view?usp=sharing Скачать IPython Notebook для групп БМБ 172 БМБ 175 ] <br />
+[https://drive.google.com/file/d/1EA3m_RqNka4hkeStq4qhh9jFJM4ncnSj/view?usp=sharing Скачать IPythonNotebook (для БММ171 и БМБ178)] <br />
+[https://drive.google.com/open?id=1WB8yINNXbQbX4g1PHntciJOs8SrqLgqW/view?usp=sharing Скачать IPythonNotebook (для БММ 172)]
+||
 [https://drive.google.com/open?id=1UXPjcNxd6ZmL2DBwR9AOF1Xwvor65WHJ Датасет для работы]
 |-
-|| 8 || Кластеризация || ||
+|| 8 || Кластеризация || [https://www.dropbox.com/s/thiwdx1byk6827o/Семинар_3_Кластеризация.ipynb?dl=0  ipython notebook] || [https://www.dropbox.com/s/xxzsr2j6lqi4bkb/FoodConsumptionInEurope.csv?dl=0 датасет]
 |-
-|| 9 || Регрессия. Метрики качества || ||
+|| 9 || Регрессия. Метрики качества ||[https://yadi.sk/d/1F9cQGgX3WykbQ ipython notebook] || [https://yadi.sk/i/cj2Z5ZKg3Wykgs датасет]
 |-
-|| 10 || Анализ текстов || ||
+|| 10 || Анализ текстов ||[https://yadi.sk/d/rSe-BnHU3XrkF4 ipython notebook] || [https://yadi.sk/i/UBd3Bzog3Xrm33 датасет для семинара] [https://yadi.sk/d/bb-Q7JUn3Xrm7C датасет для самостоятельной работы]
 |}
@@ Строка 127: / Строка 133: @@
 ! Группа !! Адрес отправки ДЗ !! Дедлайн ДЗ1 !! Дедлайн ДЗ2 !! Дедлайн ДЗ3 !! Дедлайн ДЗ4
 |-
-|БММ171 || managementdataculture@gmail.com || 27.05.2018, 23.59 (UTC +3) <br /> Тема письма: '''БММ171. ДЗ1. Фамилия'''<br /> [https://drive.google.com/file/d/1zI2kJYI-Wk1XJvcW_KEF1h-iGtD66P6P/view?usp=sharing Задание] || 31.05.2018, 23.59 (UTC +3)  || [https://yadi.sk/i/BDwKaw8d3VhFfW Файл с заданием]<br /> 25.05.2018
+|БММ171 || managementdataculture@gmail.com || 31.05.2018, 23.59 (UTC +3) <br /> Тема письма: '''БММ171. ДЗ1. Фамилия'''<br /> [https://drive.google.com/file/d/1zI2kJYI-Wk1XJvcW_KEF1h-iGtD66P6P/view?usp=sharing Задание] || 16.06.2018, 23.59 (UTC +3)  Тема письма: БММ171. ДЗ2. Фамилия [https://docs.google.com/document/d/1DEfaeX72hG4jYOnNplHYwS0m4fHfDrxonHF7YiDttXg/edit?usp=sharing Задание] || [https://yadi.sk/i/BDwKaw8d3VhFfW Файл с заданием] 25.05.2018  || 16.06.2018, 23.59 (UTC +3) Тема письма: БММ171. ДЗ4. Фамилия [https://docs.google.com/document/d/1DEfaeX72hG4jYOnNplHYwS0m4fHfDrxonHF7YiDttXg/edit?usp=sharing Задание]
-  ||
 |-
 |БММ172 || @ppillif в телеграме ||14.05.2018 || || ||
@@ Строка 135: / Строка 139: @@
 |БММ173 || aaivanov_5@edu.hse.ru  || 11 мая 2018 г., 23.59 (UTC +3) || || ||
 |-
-|БМБ171 || marat.akhmatnurov@yandex.ru zhorasukasyan@ya.ru || 2018-05-11 23:59|| || ||
+|БМБ171 || marat.akhmatnurov@yandex.ru zhorasukasyan@ya.ru || 2018-05-11 23:59|| 2018-06-13 23:59|| || 2018-06-16 23:59
 |-
 |БМБ172 || eromanova@hse.ru || 10.05.2018, 23.59 (UTC +3) || || ||
@@ Строка 149: / Строка 153: @@
 |БМБ177 || || || || ||
 |-
-|БМБ178 || managementdataculture@gmail.com || 13.05.2018, 23.59 (UTC +3) <br /> Тема письма: '''БМБ178. ДЗ1. Фамилия'''<br /> [https://drive.google.com/file/d/1zI2kJYI-Wk1XJvcW_KEF1h-iGtD66P6P/view?usp=sharing Задание] || 31.05.2018, 23.59 (UTC +3) || [https://yadi.sk/i/BDwKaw8d3VhFfW Файл с заданием]<br /> 25.05.2018 ||
+|БМБ178 || managementdataculture@gmail.com || 31.05.2018, 23.59 (UTC +3) <br /> Тема письма: '''БМБ178. ДЗ1. Фамилия'''<br /> [https://drive.google.com/file/d/1zI2kJYI-Wk1XJvcW_KEF1h-iGtD66P6P/view?usp=sharing Задание] || 16.06.2018, 23.59 (UTC +3) Тема письма: БМБ178. ДЗ2. Фамилия [https://docs.google.com/document/d/1DEfaeX72hG4jYOnNplHYwS0m4fHfDrxonHF7YiDttXg/edit?usp=sharing Задание] || [https://yadi.sk/i/BDwKaw8d3VhFfW Файл с заданием] 25.05.2018  || 16.06.2018, 23.59 (UTC +3) Тема письма: БМБ178. ДЗ4. Фамилия [https://docs.google.com/document/d/1DEfaeX72hG4jYOnNplHYwS0m4fHfDrxonHF7YiDttXg/edit?usp=sharing Задание]
 |}

Введение в Data Science — различия между версиями

Текущая версия на 10:30, 27 августа 2021

Содержание

О курсе

Критерии оценки

Семинары

Домашние задания

Экзамен

Материалы курса

Лекции

Инструкция по установке и запуску среды

Семинары

Рабочие ведомости

Маркетинг и рыночная аналитика

Управление бизнесом

Домашние задания

Требования к датасетам

Источники данных

ДЗ №3 - постановка задачи

Сроки сдачи

Дополнительное

Материалы

Мероприятия

Преподаватели

Лекции

Семинары

Навигация

Персональные инструменты

Пространства имён

Варианты

Просмотры

Действия

Поиск

Навигация

Инструменты