Введение в анализ данных — различия между версиями

Версия 16:29, 23 января 2021

О курсе

Курс читается для студентов 2-го курса майнора ИАД в 3-4 модулях.

Проводится с 2015 года.

Лектор: Соколов Евгений Андреевич

Лекции проходят онлайн по средам в 11:10.

Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Репозиторий с материалами на GitHub

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hs_iad_2021

Чат в telegram для флуда: https://t.me/joinchat/Vuq4Lgi98RG22fQP

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/779

Таблица с оценками:

Семинары

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

• Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров
• Практические домашние работы на Python
• Контрольная где-то в середине курса
• Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

O_{итоговая} = Округление(0.4 * ДЗ + 0.1 * ПР + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

ПР — средняя оценка за письменные проверочные работы на семинарах

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила сдачи заданий

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

Лекции

Лекция 1 (20.01.2020). Введение в машинное обучение и анализ данных. [Слайды] [Запись лекции]

Семинары

Практические задания

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. В течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки продолжает вычитаться по одному баллу (если не оговорено иное).

В некоторых группах домашние задания могут отличаться. Уточняйте у семинариста.

Соревнования

Правила участия и оценивания

В соревновании по анализу данных вам предлагается по имеющимся данным решить некоторую задачу, оптимизируя указанную метрику, и отправить ответы для заданного тестового множества. Максимальное количество посылок в сутки ограничено (как правило, разрешается сделать 2 посылки), ближе к концу соревнования вам будем необходимо выбрать 2 посылки, которые вы считаете лучшими. Тестовые данные делятся на публичные и приватные в некотором соотношении, на основе которых строятся публичный и приватный лидерборды соответственно, при этом публичный лидерборд доступен в течение всего соревнования, а приватный строится после его окончания для выбранных вами посылок.

Студент, занявший в соревновании место i, получает оценку

10 - 10 * (i - 1) / M,

где M — количество студентов, принявших участие в соревновании;

i — место (начиная с 1) студента в приватном лидерборде среди всех таких студентов.

Чтобы вас не пропустили при проверке решений соревнования, необходимо использовать следующий формат для имени команды (вкладка Team):

«Имя Фамилия номер_группы»

В течение 3 суток после окончания соревнования в соответствующее задание на anytask необходимо прислать код, воспроизводящий ответы для посылки, фигурирующей в приватном лидерборде. В случае отсутствия кода, воспроизводящего результат, в установленный срок студенту выставляется 0 в качестве оценки за соревнование. Если не оговорено иное, использовать любые внешние данные в соревнованиях запрещено. Под внешними данными понимаются размеченные данные, где разметка имеет прямое отношение к решаемой задаче. Грубо говоря, сборник текстов с википедии не считается внешними данными.

Контрольная работа

Вопросы для подготовки с прошлого года: https://docs.google.com/document/d/1yuB17EoXyVSxqRslpFTKX97Kriuxn4lgFL5z4kQF9lU/edit?usp=sharing

На контрольной будет 4 вопроса. Два из них — по теории, где нужно будет объяснить одну из тем, разобранных на лекциях, или ответить на вопросы на понимание. Два вопроса — это задачи, примеры приведены ниже.

Примеры задач:

• Метрические методы, kNN [Примеры задач]
• Линейные методы [Примеры задач]
• Решающие деревья [Примеры задач]
• Метрики качества [Примеры задач]

Экзамен

Вопросы: https://docs.google.com/document/d/18kMS1f7NsdGEZy62MgfTGdgSq4P-6DVcnwr1ZJPLAqE/edit?usp=sharing

Примеры задач прошлого года (также могут войти задачи из коллоквиума)

Полезные материалы

Курсы по машинному обучению и анализу данных

Максимально близко к материалам курса: Специализация "Машинное обучение: от статистики до нейросетей" (речь про два курса: "Основы машинного обучения" и "Продвинутые методы машинного обучения")

Для тех, кто хочет подтянуть математику: Специализация "Математика для анализа данных"

Более сложная версия этого курса с ПМИ: Машинное обучение 1

Ещё материалы:

• Курс по машинному обучению К.В. Воронцова
• Видеозаписи лекций курса Школы Анализа Данных, К.В. Воронцов
• Coursera: Машинное обучение и анализ данных (специализация)
• Coursera: Введение в машинное обучение, К.В. Воронцов
• Coursera: Machine Learning, Andrew Ng

Статьи

• An Introduction to Machine Learning Theory and Its Applications: A Visual Tutorial with Examples
• A Visual Introduction to Machine Learning

Книги

• Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
• Boris Mirkin. Core Concepts in Data Analysis: Summarization, Correlation, Visualization. 2010.
• James, Witten, Hastie, Tibshirani. An Introduction to Statistical Learning. 2013.

Страницы прошлых лет

2019/20 учебный год

2018/19 учебный год

2017/18 учебный год

2016/17 учебный год

2015/16 учебный год