Технологии анализа больших данных ГМУ 1 курс 2019/2020 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Лекции)
 
(не показано 56 промежуточных версии 6 участников)
Строка 17: Строка 17:
 
| 191 || Бурова Маргарита Борисовна || [https://teleg.run/avdeevanika Авдеева Ника]
 
| 191 || Бурова Маргарита Борисовна || [https://teleg.run/avdeevanika Авдеева Ника]
 
|-
 
|-
−
| 192|| ||
+
| 192 || Бурова Маргарита Борисовна || [https://vk.com/tigger_roo Веселова Кристина]
 
|-
 
|-
−
| 193|| ||  
+
| 193|| [https://www.hse.ru/staff/intergalactic_admiral/ Курмуков Анвар Илдарович]|| [https://teleg.run/glukhovaa Анна Глухова]
 
|-
 
|-
−
| 194|| ||
+
| 194|| [https://www.hse.ru/staff/intergalactic_admiral/ Курмуков Анвар Илдаровчи] || Марк Ермаков
 
|-
 
|-
−
| 195|| ||   
+
| 195|| [https://www.hse.ru/org/persons/160992029 Пузырев Дмитрий Александрович] ||   
 
|-
 
|-
−
| 194|| ||   
+
| 196|| [https://www.hse.ru/org/persons/160992029 Пузырев Дмитрий Александрович] ||   
 
|}
 
|}
  
 
== Материалы курса ==
 
== Материалы курса ==
−
===Тесты===
 
  
−
===Домашние задания===
+
===Лекции===
−
Домашние задания сдаются в систему [https://anytask.org anytask] (потребуется зарегистрироваться).
+
{| class="wikitable"
 +
|-
 +
! № !! Дата лекции!! Тема !! Презентация !! Запись
 +
|-
 +
| 1 || 07/04/2020  || Введение в анализ данных в ГМУ || [https://drive.google.com/file/d/1uUImmH7zw9TJmy4iCLaRoZmUgSejUDfv/view?usp=sharing Лекция 1] || [https://youtu.be/LQ6PdEIxT2I Лекция 1]
 +
|-
 +
| 2 || 16/04/2020  || Генеральная совокупность и выборка. Описательные статистики || [https://drive.google.com/file/d/1JGT_2mLm8oAPMmON6anZKvMM7f82_fR_/view?usp=sharing Лекция 2]
 +
|-
 +
| 3 || 23/04/2020 || Корреляция. Визуализация. ||  [https://drive.google.com/file/d/1jirPrw8FBlVwlg9iAZ4tKi-E2ewF1foX/view?usp=sharing Лекция 3]
 +
|-
 +
| 4 || 07/05/2020  || Машинное обучение. Регрессионный анализ. || 
 +
|-
 +
| 5 ||14/05/2020 || Регрессионный анализ. Предобработка данных. Классификация. || [https://drive.google.com/file/d/1NkGwOeyPAsbzZQzrHYb3OLDmRCP610Db/view?usp=sharing Лекции 5-6]
 +
|-
 +
| 6 || 21/05/2020 || Классификация. Кластеризация.|| [https://drive.google.com/file/d/1NkGwOeyPAsbzZQzrHYb3OLDmRCP610Db/view?usp=sharing Лекции 5-6]
 +
|-
 +
| 7 || 28/05/2020 || ||
 +
|-
 +
| 8 ||04/06/2020 ||  || КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
  
−
Все дедлайны и задания будут публиковаться там.
 
  
−
Как зарегистрироваться на курс:
+
|}
−
# на главной странице выбрать Высшая школа экономики
+
 
−
# найти курс Технологии анализа больших данных
+
===Семинары===
−
# ввести инвайт для своей группы.
+
 
  
−
Инвайты по группам:
 
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
|-
 
|-
−
! № группы !! инвайт
+
! № !! Тема !! Материалы к занятию !! Запись
 
|-
 
|-
−
| 191 ||  
+
| 1  || Введение в Python || [https://drive.google.com/file/d/1Eeo-yklxU-LS4lCaKrEfb_thYbdUr-Td/view?usp=sharing Семинар 1] ||
 
|-
 
|-
−
| 192 ||  
+
| 2 ||  Введение в Python  ||  [https://drive.google.com/file/d/1n25MCg73Qk-YQyUSgyKGp4wVERDvnmK4/view?usp=sharing Семинар 2], [https://yadi.sk/i/vUswTS-DAt91rw Презентация] ||
 
|-
 
|-
−
| 193 ||  
+
| 3 || Введение в Python: чтение данных, циклы || [https://drive.google.com/file/d/1qc1jVQTmzqjRBKhOFQp5J99eXK9NMp6X/view?usp=sharing Семинар 3] , [https://yadi.sk/i/lFfWz1jq7pfNtQ Презентация] || [https://youtu.be/vuDIvDs8Zng 193, 194]
 
|-
 
|-
−
| 194 ||  
+
| 4 || Библиотека Pandas ||  [https://yadi.sk/d/LrL1L_FrxFhzKg Семинар 4 (COVID)] [https://drive.google.com/file/d/13RKQs2iL8Qzn3ZAfDrhumRvqvmL49vGX/view?usp=sharing Семинар 4 (191 и 192)], [https://yadi.sk/d/NcpWA6Odahjlug Список названий регионов России]|| [https://youtu.be/JDzMyBaRAXM 193]||
 
|-
 
|-
−
| 195 ||  
+
| 5 || Библиотека NumPy  ||[https://drive.google.com/file/d/1GDOWhobC1WYpXitCDled8wTX5q4P0ctU/view?usp=sharing Семинар 5]  || [https://youtu.be/7vRARC-Fgik 193] ||
 
|-
 
|-
−
| 193 ||  
+
| 6 ||Корреляция и линейная регрессия  || [https://drive.google.com/file/d/1Tb8o6G_xZwlLIe406a-Row8JWaXs3Rdi/view?usp=sharing Семинар 6]  || [https://youtu.be/11J3tUbl19k]||
 +
|-
 +
| 7 || Линейная регрессия || [https://www.dropbox.com/sh/ximsbud7ckvqvy5/AABJ4fz5Z7Xiknx3-7h579mCa/seminar_7_linear_regression_extra?dl=0&subfolder_nav_tracking=1 dropbox] <br> '''нужно скачать''' [https://www.dropbox.com/sh/ximsbud7ckvqvy5/AABJ4fz5Z7Xiknx3-7h579mCa/seminar_7_linear_regression_extra?dl=0&preview=sberbank_moscow.csv&subfolder_nav_tracking=1 датасет]  || [https://youtu.be/PGNO_RogVK0 193]||
 +
|-
 +
| 8 || Классификация и визуализация || [https://drive.google.com/file/d/1fnPDf4l7UombZy9Tic5QI1dJeoMdEt-1/view?usp=sharing Семинар 8]  || [https://youtu.be/y_I9P4SFUBI 193]||
 +
|-
 +
| 9 ||Визуализация  || [https://drive.google.com/file/d/1y0eh0raV7MNyBG5ZpYIdCOkZ3C23OZ2O/view?usp=sharing Семинар 9] [https://drive.google.com/file/d/1Yx_oM0vhIjNY-Hmme9PfShELgvIie6ty/view?usp=sharing Данные] [https://drive.google.com/file/d/1EfjUMJJvUgxM29S9UVhCNq3t9mjNrZpJ/view?usp=sharing Еще данные] || [https://youtu.be/FbBhEZD8qyA 193 ] ||
 +
|-
 +
| 10 || ЗАЩИТЫ ПРОЕКТОВ ||ЗАЩИТЫ ПРОЕКТОВ ||  ||
 +
 
 
|}
 
|}
 +
 +
===Установка анаконды===
 +
Мы рекомендуем вам пользоваться дистрибутивом (сборкой) Anaconda https://www.anaconda.com/download/, выбираем вариант Python или 3.7 version и нажимаем "Download". Запускаем exe-шный файл и следуем инструкциям установки.
 +
 +
Важно!!!
 +
 +
В процессе установки не забыть и нажать галочку "add to PATH"
 +
 +
Ура, у вас установился дистрибутив Python с целым рядом нужных библиотек!
 +
 +
Но вполне вероятно, что мы вас попросим установить какие-то еще библиотеки для курса. Если это понадобится, делаем следующее:
 +
 +
1) находим с помощью поиска по системе программку "anaconda promt"
 +
 +
2) набираем в появившейся строке conda install -c anaconda pip (это менеджер библиотек на питоне, через него обычно ставятся новые библиотеке)
 +
 +
3) набираем там же pip install <имя нужной библиотеки>
 +
 +
===Тесты===
 +
 +
===Домашние задания===
 +
 +
Все дедлайны и задания будут публиковаться и сдаваться в системе lms.

Текущая версия на 10:34, 26 июня 2020

О курсе

Курс читается на 1 курсе ОП "Государственное и муниципальное управление", в 4 модуле.

Преподаватели

Лекции

Бурова Маргарита Борисовна

Семинары

Группа Семинарист Ассистент
191 Бурова Маргарита Борисовна Авдеева Ника
192 Бурова Маргарита Борисовна Веселова Кристина
193 Курмуков Анвар Илдарович Анна Глухова
194 Курмуков Анвар Илдаровчи Марк Ермаков
195 Пузырев Дмитрий Александрович
196 Пузырев Дмитрий Александрович

Материалы курса

Лекции

№ Дата лекции Тема Презентация Запись
1 07/04/2020 Введение в анализ данных в ГМУ Лекция 1 Лекция 1
2 16/04/2020 Генеральная совокупность и выборка. Описательные статистики Лекция 2
3 23/04/2020 Корреляция. Визуализация. Лекция 3
4 07/05/2020 Машинное обучение. Регрессионный анализ.
5 14/05/2020 Регрессионный анализ. Предобработка данных. Классификация. Лекции 5-6
6 21/05/2020 Классификация. Кластеризация. Лекции 5-6
7 28/05/2020
8 04/06/2020 КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА


Семинары

№ Тема Материалы к занятию Запись
1 Введение в Python Семинар 1
2 Введение в Python Семинар 2, Презентация
3 Введение в Python: чтение данных, циклы Семинар 3 , Презентация 193, 194
4 Библиотека Pandas Семинар 4 (COVID) Семинар 4 (191 и 192), Список названий регионов России 193
5 Библиотека NumPy Семинар 5 193
6 Корреляция и линейная регрессия Семинар 6 [1]
7 Линейная регрессия dropbox
нужно скачать датасет 		193
8 Классификация и визуализация Семинар 8 193
9 Визуализация Семинар 9 Данные Еще данные 193
10 ЗАЩИТЫ ПРОЕКТОВ ЗАЩИТЫ ПРОЕКТОВ

Установка анаконды

Мы рекомендуем вам пользоваться дистрибутивом (сборкой) Anaconda https://www.anaconda.com/download/, выбираем вариант Python или 3.7 version и нажимаем "Download". Запускаем exe-шный файл и следуем инструкциям установки.

Важно!!!

В процессе установки не забыть и нажать галочку "add to PATH"

Ура, у вас установился дистрибутив Python с целым рядом нужных библиотек!

Но вполне вероятно, что мы вас попросим установить какие-то еще библиотеки для курса. Если это понадобится, делаем следующее:

1) находим с помощью поиска по системе программку "anaconda promt"

2) набираем в появившейся строке conda install -c anaconda pip (это менеджер библиотек на питоне, через него обычно ставятся новые библиотеке)

3) набираем там же pip install <имя нужной библиотеки>

Тесты

Домашние задания

Все дедлайны и задания будут публиковаться и сдаваться в системе lms.

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Технологии_анализа_больших_данных_ГМУ_1_курс_2019/2020&oldid=42062»