Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-19 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
(Я хочу видеть мир в огне) |
(Added contact info) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
− | |||
− | |||
{| style=" border: thin solid #9999bb; background-color: #e9e9ff; width: 88%; margin: 1em auto 1em auto; padding:.4em; vertical-align: middle; font-size: 90%;" cellpadding="0" cellspacing="0ex" | {| style=" border: thin solid #9999bb; background-color: #e9e9ff; width: 88%; margin: 1em auto 1em auto; padding:.4em; vertical-align: middle; font-size: 90%;" cellpadding="0" cellspacing="0ex" | ||
|- | |- | ||
Строка 6: | Строка 4: | ||
| style="background-color:{{{ЦветФона}}}; padding-left:3ex; padding-right:3ex;" | [http://nbviewer.jupyter.org/github/cheerupdude/ml-course-hse/blob/master/Homework_01.ipynb Выложено] домашнее задание №1. Срок сдачи - 16 февраля | | style="background-color:{{{ЦветФона}}}; padding-left:3ex; padding-right:3ex;" | [http://nbviewer.jupyter.org/github/cheerupdude/ml-course-hse/blob/master/Homework_01.ipynb Выложено] домашнее задание №1. Срок сдачи - 16 февраля | ||
|} | |} | ||
+ | |||
+ | ==Организационная информация== | ||
+ | Семинаристы: Нина Полякова, Андрей Квасов | ||
+ | |||
+ | Чтобы задать вопрос по курсу/отправить домашнее задание следует написать письмо на hse.minor.dm@gmail.com | ||
+ | |||
+ | Тема письма _обязательно_ должна соответствовать формату: [ИАД-19], Фамилия Имя, Ваш текст | ||
==Домашние задания== | ==Домашние задания== |
Версия 05:03, 3 февраля 2016
Выложено домашнее задание №1. Срок сдачи - 16 февраля |
Содержание
Организационная информация
Семинаристы: Нина Полякова, Андрей Квасов
Чтобы задать вопрос по курсу/отправить домашнее задание следует написать письмо на hse.minor.dm@gmail.com
Тема письма _обязательно_ должна соответствовать формату: [ИАД-19], Фамилия Имя, Ваш текст
Домашние задания
Задание 1.
Скачать файл с домашним заданием без GitHub и танцев с бубном.
Примечание: при выполнении задания запрещается использовать все библиотеки кроме NumPy, Pandas, Matplotlib
Материалы по установке Jupyter на свой компьютер можно найти на cтраницe курса на github.com
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. Pandas. |
IPython Notebook "Pandas_(sem2)" |
26 января 2016 | 3 | Python для анализа данных. Numpy. Проверочная работа. |
IPython Notebook "Numpy_1(sem3)" |