Введение в Data Science 21-22 — различия между версиями
| Строка 65: | Строка 65: | ||
== Лекции == | == Лекции == | ||
| − | '''Лекция 1''' (04. | + | '''Лекция 1''' (04.04.2022). Введение в статистику и ML. [[https://github.com/V-Marco/public_intro_to_DS_mba_hse/blob/main/lectures/IDS_lecture01.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/TRo9Q7zFEfo Запись лекции]] |
| − | '''Лекция 2''' (04. | + | '''Лекция 2''' (04.04.2022). Теория вероятностей. [[https://github.com/V-Marco/public_intro_to_DS_mba_hse/blob/main/lectures/IDS_lecture02.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/TRo9Q7zFEfo Запись лекции]] |
== Семинары == | == Семинары == | ||
Версия 18:18, 6 апреля 2022
Содержание
[убрать]О курсе
Курс читается для студентов 2-го курса программ УБ и МиРА в 4 модуле.
Лектор: Омелюсик Владимир Степанович
Лекции проходят по понедельникам в 13:00 в Teams.
Полезные ссылки
Канал в Телеграме для объявлений
Анонимная Google-форма для фидбэка
Семинары
| Группа | Семинарист | Учебные ассистенты | Ссылка | Ссылка на чат | Материалы семинаров | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| БМБ207 | Владимир Омелюсик | Никита Горевой | Teams | Чат | Материалы | |
| БММ203 | Маргарита Бурова | София Сурова | Чат | |||
| БММ204 | Пётр Панов | София Сурова | Чат | |||
| БМБ204 | Юлия Тукмачева | Айк Микаелян | Чат | |||
| БММ202 | Юлия Тукмачева | Айк Микаелян | Чат | |||
| БМБ203 | Дима Третьяков | Светалана Кондратьева | Zoom | Чат | ||
| БМБ208 | Дима Третьяков | Светалана Кондратьева | Zoom | Чат | ||
| БММ201 | Настя Максимовская | Полина Ясакова | Zoom на вторник Zoom на пятницу | Чат | ||
| БМБ205 | Кутынина Екатерина | Анна Герцог | Чат | |||
| БМБ206 | Кутынина Екатерина | Анна Герцог | Чат |
Правила выставления оценок
Формула оценки:
Итог = 0.5 * ДЗ + 0.2 * Квизы + 0.3 * Экзамен
- ДЗ – средняя оценка за домашние задания. Домашние задания представляют собой практические работы на Python.
- Квизы – средняя оценка за квизы. Квизы проводятся в Google-формах на лекциях и состоят из 4-5 вопросов с множественным или свободным вариантами ответов. О проведении квиза предупреждается заранее.
- Экзамен - оценка за письменный экзамен (не блокирующий). "Автоматов" за экзамен не предусмотрено.
Каждая форма контроля нормируется к десятибалльной системе. Любая форма контроля на усмотрение преподавателя может быть представлена к устной защите.
Плагиат не допускается. Плагиатом считается смысловое совпадение решений студентов (например, идентичные решения с точностью до названий переменных). При обнаружении плагиата 0 за работу ставится всем участвующим, даже если можно однозначно определить, кто у кого списал.
Используется стандартное арифметическое округление, округляется только итоговая оценка.
Лекции
Лекция 1 (04.04.2022). Введение в статистику и ML. [Конспект] [Запись лекции]
Лекция 2 (04.04.2022). Теория вероятностей. [Конспект] [Запись лекции]
