Введение в Data Science — различия между версиями
(→Семинары) |
(→Семинары) |
||
| Строка 61: | Строка 61: | ||
|- | |- | ||
|| 2 || Введение в Pandas || [https://drive.google.com/file/d/1C6T7LWMVaW6Vb2-Tv3NWZUUmz61A7XeT/view?usp=sharing Скачать IPython Notebook]<br /> [https://drive.google.com/open?id=1XaDxM3nxl4WwpcA4PMndOGAZVeWDThxe Версия для семинаров после 2018-04-17] || [https://drive.google.com/file/d/1Fe6BRqsp05V2bNhcUMXLJybC0XMQVbTL/view?usp=sharing Датасет для работы на семинаре]<br /> | || 2 || Введение в Pandas || [https://drive.google.com/file/d/1C6T7LWMVaW6Vb2-Tv3NWZUUmz61A7XeT/view?usp=sharing Скачать IPython Notebook]<br /> [https://drive.google.com/open?id=1XaDxM3nxl4WwpcA4PMndOGAZVeWDThxe Версия для семинаров после 2018-04-17] || [https://drive.google.com/file/d/1Fe6BRqsp05V2bNhcUMXLJybC0XMQVbTL/view?usp=sharing Датасет для работы на семинаре]<br /> | ||
| − | [https://drive.google.com/file/d/16tb8VXhMcgaEDx_HGbhgGuHp5R8BQf6G/view?usp=sharing Датасет для самостоятельной работы] | + | [https://drive.google.com/file/d/16tb8VXhMcgaEDx_HGbhgGuHp5R8BQf6G/view?usp=sharing Датасет для самостоятельной работы] |
|- | |- | ||
|| 3 || Описательная статистика в Python || [https://drive.google.com/file/d/1cVcOdks4A6wuLqOgcsOY9wGnILro_qVH/view?usp=sharing Скачать IPython Notebook] <br /> | || 3 || Описательная статистика в Python || [https://drive.google.com/file/d/1cVcOdks4A6wuLqOgcsOY9wGnILro_qVH/view?usp=sharing Скачать IPython Notebook] <br /> | ||
[https://drive.google.com/file/d/1tgtiW6bml_STJGz5C2gZ2hERnLasruOF/view?usp=sharing Скачать IPython Notebook для БММ171 и БМБ178] || | [https://drive.google.com/file/d/1tgtiW6bml_STJGz5C2gZ2hERnLasruOF/view?usp=sharing Скачать IPython Notebook для БММ171 и БМБ178] || | ||
| − | [https://drive.google.com/file/d/1sh0_GVMSPUR3IhtmXpXoBU4cEeRPU4y8/view?usp=sharing Датасет для самостоятельной работы] | + | [https://drive.google.com/file/d/1sh0_GVMSPUR3IhtmXpXoBU4cEeRPU4y8/view?usp=sharing Датасет для самостоятельной работы] || [https://drive.google.com/file/d/1rjhFCTLrT9m-rjc3VMyH5bP01RnC8nJS/view?usp=sharing Датасет для работы на семинаре БММ171 и БМБ178] |
|- | |- | ||
|| 4 || Визуализация данных || [https://drive.google.com/file/d/1N08QRk42L6pXjS620gQaEUFcP2kJVHCW/view?usp=sharing Скачать IPython Notebook]|| [https://drive.google.com/file/d/1rjhFCTLrT9m-rjc3VMyH5bP01RnC8nJS/view?usp=sharing Датасет для работы в классе] | || 4 || Визуализация данных || [https://drive.google.com/file/d/1N08QRk42L6pXjS620gQaEUFcP2kJVHCW/view?usp=sharing Скачать IPython Notebook]|| [https://drive.google.com/file/d/1rjhFCTLrT9m-rjc3VMyH5bP01RnC8nJS/view?usp=sharing Датасет для работы в классе] | ||
Версия 23:57, 27 апреля 2018
Содержание
О курсе
Курс для студентов 1 курса ФБиМ направлений "Маркетинг и рыночная аналитика" и "Управление бизнесом"
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 |
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.
| № | 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 |
| 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 | Датасет для работы в классе |
| 6 - 7 | Классификация. Метрики качества | Скачать IPython Notebook | |
| 8 | Кластеризация | ||
| 9 | Регрессия. Метрики качества | ||
| 10 | Анализ текстов |
Рабочие ведомости
Маркетинг и рыночная аналитика
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
UCI Machine Learning Repository
Сроки сдачи
| Группа | Адрес отправки ДЗ | Дедлайн ДЗ1 | Дедлайн ДЗ2 | Дедлайн ДЗ3 | Дедлайн ДЗ4 |
|---|---|---|---|---|---|
| БММ171 | managementdataculture@gmail.com | 13.05.2018, 23.59 (UTC +3) | 20.05.2018, 23.59 (UTC +3) | ||
| БММ172 | |||||
| БММ173 | |||||
| БМБ171 | |||||
| БМБ172 | |||||
| БМБ173 | |||||
| БМБ174 | |||||
| БМБ175 | |||||
| БМБ176 | |||||
| БМБ177 | |||||
| БМБ178 | managementdataculture@gmail.com | 13.05.2018, 23.59 (UTC +3) | 20.05.2018, 23.59 (UTC +3) |
Дополнительное
Материалы
(Изучите хотя бы первую часть Notebook Basics (знакомство с интефейсом))
Сборник из 100 упражнений для знакомства с библиотекой numpy: есть версии без ответов и подсказок, с подсказками, с эталонными ответами
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
- @unkinddragon
- alexander.belugin@outlook.com
- @alantonov
- alexantonov@gmail.com
Семинары
- @dmitryserg (Telegram)
- vk Дмитрий Сергеев
- @ppilif (Telegram)
- /ppilif (vk.com)
- @VasilyPanin (Telegram)
- elentevanyan@gmail.com
- Facebook Элен Теванян
- @elentevanyan (Telegram, если asap/мир вот-вот рухнет)
- marat.akhmatnurov@yandex.ru
- @maratakhmatnurov (Telegram, in case of emergency)
