Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-18 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
(→Выставление оценки) |
(→Расписание семинаров) |
||
| Строка 29: | Строка 29: | ||
|19 января 2016 || align="center"|2 || Python для анализа данных. NumPy. || [http://nbviewer.jupyter.org/github/AnastasiaRysmyatova/ipython_notebooks/blob/master/ipython_notebook2.ipynb ipython notebook с семинара ] | |19 января 2016 || align="center"|2 || Python для анализа данных. NumPy. || [http://nbviewer.jupyter.org/github/AnastasiaRysmyatova/ipython_notebooks/blob/master/ipython_notebook2.ipynb ipython notebook с семинара ] | ||
|- | |- | ||
| − | |26 января 2016 || align="center"|3 || Python для анализа данных. Pandas. || | + | |26 января 2016 || align="center"|3 || Python для анализа данных. Pandas. Matplotlib. || |
[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/kp583836pjvm64u/on_seminar.ipynb ipython notebook с семинара] | [http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/kp583836pjvm64u/on_seminar.ipynb ipython notebook с семинара] | ||
| + | |- | ||
| + | |02 февраля 2016 || align="center"|4 || Решение задач. || | ||
| + | |||
|- | |- | ||
|} | |} | ||
Версия 11:10, 2 февраля 2016
Общая информация
|
Выставление оценки
- На семинарах по некоторым темам будут проводиться проверочные работы.
- Также за курс будут выданы несколько практических заданий, которые будут оцениваться по десятибалльной шкале. На выполнение каждого практического задание будет даваться 2 недели. Штраф за просрочку сдачи составляет 0.2 балла в день.
- Оценка за работу в семестре будет ставиться исходя из набранных баллов.
- В конце семестра разрешается переписать одну пропущенную по любой причине проверочную работу. Также разрешается переписать все проверочные, пропущенные по уважительной причине.
- Результаты работ ИАД - 18
Расписание семинаров
| Дата | № занятия | Занятие | Материалы |
|---|---|---|---|
| 12 января 2016 | 1 | Вводный семинар. Обсуждение основных понятий анализа данных. | |
| 19 января 2016 | 2 | Python для анализа данных. NumPy. | ipython notebook с семинара |
| 26 января 2016 | 3 | Python для анализа данных. Pandas. Matplotlib. | |
| 02 февраля 2016 | 4 | Решение задач. |
Практические задания
Практическое задание №1 "Изучение Numpy, Pandas, Matplotlib"
