Анализ Данных 22/23 Политологи — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Содержимое страницы заменено на «-»)
 
(не показано 5 промежуточных версии этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
== О курсе ==
+
-
"Анализ данных в Python" читается на 3 курсе, в 3 и 4 модуле.
+
 
+
* [https://t.me/+9AazKY4rqOMxMTFi Чат курса в Telegram]
+
* [https://us02web.zoom.us/j/82353456596?pwd=eHg3dzJMdUNqWHc3emNKNVpIWHdZZz09 Zoom]
+
 
+
==Преподаватель==
+
Бурова Маргарита Борисовна
+
* [mailto:mbburova@gmail.com E-mail]
+
 
+
==Ассистент==
+
Лика Капустина
+
* @lika_kapustina в Telegram
+
 
+
 
+
 
+
==Материалы==
+
 
+
 
+
 
+
 
+
{| class="wikitable"
+
|-
+
! Дата !! Презентация !! Тетрадка !! Запись
+
|-
+
| 21.01.2023 ||  || || [https://youtu.be/PP0e5-GKiVA Семинары 1-2]
+
|-
+
| 04.02.2023 || [https://docs.google.com/presentation/d/1CFkgHB9b-ceLfX0dLeUgn0FqH98_dvLwCksB0RdHN_g/edit?usp=sharing Регрессия]
+
|| [https://drive.google.com/file/d/1hYc5SWPeMcN1RbpsPJg14FYp8pEu0I70/view?usp=sharing Продолжение Pandas] [https://drive.google.com/file/d/1eKLBYtBB68U7opNaFPyTMuzDiqEc2kWA/view?usp=sharing Данные]|| [https://youtu.be/cuu07hf5TYE Семинары 3-4]
+
|-
+
| 11.02.2023 ||  || [https://drive.google.com/drive/folders/1CjTLEJOmEikLxE5wnVpBmgiIpfuz5X-k?usp=sharing Папка с регрессией]|| [https://youtu.be/zXquPe6SeW8 Запись]
+
|-
+
| 18.02.2023 || [https://docs.google.com/presentation/d/18sBX1MQVwL0Re5aaKgCzLtF3NFpbbX86e-c5yEvvsQs/edit?usp=sharing Классификация]  || [https://drive.google.com/drive/folders/1FrGLq1m7t83jnsMB9qtyTeHpp2-Pdz6N?usp=sharing Папка с материалами]|| [https://youtu.be/gte_3CxNi-A Запись]
+
|-
+
| 25.02.2023 ||  || [https://drive.google.com/drive/folders/1Yso5JTwik4QMz1QkV6Udo9e_b-wYrdZ4?usp=sharing Папка с материалами]|| [https://youtu.be/DJj3E3Sa2Jk Часть 1] [https://youtu.be/pN5AsAleUBc Часть 2]
+
|-
+
| 04.03.2023 ||  || [https://drive.google.com/drive/folders/1cOwNRQI_bc7l1xebKmknxp4EWWgxWcje?usp=sharing Папка с материалами]||
+
|-
+
| 11.03.2023 || [https://docs.google.com/presentation/d/1EfJ0X9kLMMDXuY0VDjnvwaR57mvVuwq54f8EuwycAaI/edit?usp=sharing Анализ текстов]  || [https://drive.google.com/drive/folders/1svovh4FZ3TR8GR6ao87UELajlvWd8FZb?usp=sharing Папка с материалами]||
+
|-
+
| 18.03.2023 ||  || [https://drive.google.com/drive/folders/1yWSEEb5halYaLxIYCkUa2ylGXUZNDvaG?usp=sharing Папка с материалами]||
+
|-
+
| 25.03.2023 ||  || [https://drive.google.com/drive/folders/1PRs5zFT2M8dPCEQeJohoODqu5JDqsoLp?usp=sharing Папка с материалами]||
+
|-
+
| 08.04.2023 || [https://docs.google.com/presentation/d/1W2GyA-Z_D4yLF3Glze_NRs8z0Rz9lPYF3_k0H8C0-oU/edit?usp=sharing Кластеризация]  || [https://drive.google.com/drive/folders/19wM95pyZR0SKTfX0qJ2lXMGLHcmdoSGL?usp=sharing Папка с материалами]||
+
|-
+
| 15.04.2023 ||    || [https://drive.google.com/drive/folders/1C9iidov-D8iJimlPcgiP7t99CNPQl8uy?usp=sharing Папка с материалами]||
+
|}
+
 
+
 
+
 
+
===Формы контроля===
+
* 18.02 - самостоятельная № 1
+
* 04.03 - самостоятельная № 2
+
* 18.03 - самостоятельная № 3
+
* 25.03 - контрольная работа 1
+
* 27.04 23:59- домашнее задание
+
* 22.04 - самостоятельная работа № 4
+
* 20.05 - самостоятельная работа № 5
+
* 03.06 - контрольная работа 2
+
 
+
 
+
===Домашнее задание ===
+
 
+
[https://drive.google.com/file/d/1gcNmLWoZ_KTGM4WRGfmQWblBaLTLJnJn/view?usp=sharing Часть 1]
+
[https://drive.google.com/file/d/1A-wlwBeTnGYwGP7NbqPE66eDHYgRtYAZ/view?usp=sharing Часть 2]
+
 
+
== Список рекомендуемых материалов ==
+
 
+
==== Линейная алгебра и статистика ====
+
* [https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/ Hastie, Tibshirani, Friedman. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction.]
+
* [http://people.math.umass.edu/~lavine/Book/book.pdf Lavine. (2013). Introduction to Statistical Thought]
+
* [https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/ MIT Open course: Linear Algebra by Strang]
+
 
+
====Python====
+
* [https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/doc/cheatsheet/Pandas_Cheat_Sheet.pdf Pandas Cheat Sheet]
+
* [http://www.pyregex.com/ Python RegExp Cheat Sheet]
+
* [http://opencarts.org/sachlaptrinh/pdf/28232.pdf O'Reilly: Python for Data Analysis]
+
* [https://stepik.org/course/67/syllabus Базовый курс по программированию на Stepik]
+
 
+
==== Machine learning ====
+
* [http://users.isr.ist.utl.pt/~wurmd/Livros/school/Bishop%20-%20Pattern%20Recognition%20And%20Machine%20Learning%20-%20Springer%20%202006.pdf Bishop. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning]
+
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29 Курс по машинному обучению К.В. Воронцова]
+
* [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Coursera: Machine Learning by Andrew Ng]
+
* [http://shop.oreilly.com/product/0636920018483.do O'Reilly: Machine Learning for Hackers]
+
 
+
==== Материала по ML ====
+
* [https://www.kaggle.com/learn/machine-learning Simple Decision Tree]
+
* [https://books.google.ru/books?id=vbQlDQAAQBAJ&dq=Introduction+to+Machine+Learning+with+Python:+A+Guide+for+Data+Scientists&hl=ru&source=gbs_navlinks_s Andreas C. Müller, Sarah Guido. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists]
+
 
+
====Статистика====
+
* Бослав С. Статистика для всех (Есть в библиотеке)
+
* Gravetter F, Wallnau L. Statistics for behavioral sciences (Есть в библиотеке)
+
 
+
==== Web scraping ====
+
* [http://shop.oreilly.com/product/0636920028468.do O'Reilly: RESTful Web APIs]
+
 
+
== Список рекомендуемых материалов ==
+
 
+
==== Линейная алгебра и статистика ====
+
* [https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/ Hastie, Tibshirani, Friedman. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction.]
+
* [http://people.math.umass.edu/~lavine/Book/book.pdf Lavine. (2013). Introduction to Statistical Thought]
+
* [https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/ MIT Open course: Linear Algebra by Strang]
+
 
+
====Python====
+
* [https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/doc/cheatsheet/Pandas_Cheat_Sheet.pdf Pandas Cheat Sheet]
+
* [http://www.pyregex.com/ Python RegExp Cheat Sheet]
+
* [http://opencarts.org/sachlaptrinh/pdf/28232.pdf O'Reilly: Python for Data Analysis]
+
* [https://stepik.org/course/67/syllabus Базовый курс по программированию на Stepik]
+
 
+
==== Machine learning ====
+
* [http://users.isr.ist.utl.pt/~wurmd/Livros/school/Bishop%20-%20Pattern%20Recognition%20And%20Machine%20Learning%20-%20Springer%20%202006.pdf Bishop. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning]
+
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29 Курс по машинному обучению К.В. Воронцова]
+
* [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Coursera: Machine Learning by Andrew Ng]
+
* [http://shop.oreilly.com/product/0636920018483.do O'Reilly: Machine Learning for Hackers]
+
 
+
==== Материала по ML ====
+
* [https://www.kaggle.com/learn/machine-learning Simple Decision Tree]
+
* [https://books.google.ru/books?id=vbQlDQAAQBAJ&dq=Introduction+to+Machine+Learning+with+Python:+A+Guide+for+Data+Scientists&hl=ru&source=gbs_navlinks_s Andreas C. Müller, Sarah Guido. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists]
+
 
+
====Статистика====
+
* Бослав С. Статистика для всех (Есть в библиотеке)
+
* Gravetter F, Wallnau L. Statistics for behavioral sciences (Есть в библиотеке)
+
 
+
==== Web scraping ====
+
* [http://shop.oreilly.com/product/0636920028468.do O'Reilly: RESTful Web APIs]
+

Текущая версия на 13:15, 30 сентября 2024

-