Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-10 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
| Строка 5: | Строка 5: | ||
[https://www.dropbox.com/sh/zlqachr7gp7opsw/AABDKwmV60IS-1NVqIXQ2T3La?dl=0 Материалы семинаров (dropbox)] | [https://www.dropbox.com/sh/zlqachr7gp7opsw/AABDKwmV60IS-1NVqIXQ2T3La?dl=0 Материалы семинаров (dropbox)] | ||
| − | e-mail курса: hse.minor.dm+10@gmail.com | + | e-mail курса: |
| + | * hse.minor.dm+10@gmail.com (ИАД-10) | ||
| + | * hse.minor.dm+15@gmail.com (ИАД-15) | ||
== Семинары == | == Семинары == | ||
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
|- | |- | ||
| − | ! Дата !! Тема !! Домашнее задание | + | !№ !! Дата !! Тема !! Домашнее задание |
|- | |- | ||
| − | | 12.01.2016 || Вводный семинар. Цель анализа данных. || | + | | 1 || 12.01.2016 || Вводный семинар. Цель анализа данных. || |
|- | |- | ||
| − | | 19.01.2016 || Модуль NumPy. || | + | | 2 ||19.01.2016 || Модуль NumPy. || |
|- | |- | ||
| − | | 26.01.2016 || Модули NumPy и Pandas. || [https://www.dropbox.com/sh/z6zjee5nxd9xqcv/AAA0B19Yq09gwEDPr9kUjv__a?dl=0 ДЗ №1] | + | | 3 || 26.01.2016 || Модули NumPy и Pandas. || [https://www.dropbox.com/sh/z6zjee5nxd9xqcv/AAA0B19Yq09gwEDPr9kUjv__a?dl=0 ДЗ №1] |
|- | |- | ||
| − | | 02.02.2016 || Визуализация в Python. Метод градиентного спуска. || | + | | 4 || 02.02.2016 || Визуализация в Python. Метод градиентного спуска. || |
|- | |- | ||
| − | | 09.02.2016 || Семинар не состоялся. || | + | | - || 09.02.2016 || Семинар не состоялся. || |
|- | |- | ||
| − | | 16.02.2016 || Основы теории вероятностей. Генерация выборок из заданных распределений. || [https://www.dropbox.com/sh/kt6pudjbcvlngi4/AACETTGtPvkkZ0lf_h57fSJga?dl=0 ДЗ №2] | + | | 5 || 16.02.2016 || Основы теории вероятностей. Генерация выборок из заданных распределений. || [https://www.dropbox.com/sh/kt6pudjbcvlngi4/AACETTGtPvkkZ0lf_h57fSJga?dl=0 ДЗ №2] |
| + | |- | ||
| + | | 6 || 01.03.2016 || Метод максимального правдоподобия. Наивный байесовский классификатор. || | ||
| + | |- | ||
| + | | 7 || 15.03.2016 || Визуализация в Python (часть 2). Линейная регрессия. || [https://www.dropbox.com/sh/ri0twltx43wi0mg/AAB6o76o42Emv6AJx4gluA3Ba?dl=0 ДЗ №3], [https://www.dropbox.com/sh/9fnkp294pa1fpiq/AAAohtUV85K0mXOZwLvNkGhYa?dl=0 Проект] | ||
| + | |- | ||
| + | | - || 22.03.2016 || Семинар не состоялся || | ||
| + | |- | ||
| + | | 8 || 05.04.2016 || Модуль scikit-learn. Линейная классификация.|| | ||
|} | |} | ||
Версия 16:59, 14 апреля 2016
Общая информация
e-mail курса:
- hse.minor.dm+10@gmail.com (ИАД-10)
- hse.minor.dm+15@gmail.com (ИАД-15)
Семинары
| № | Дата | Тема | Домашнее задание |
|---|---|---|---|
| 1 | 12.01.2016 | Вводный семинар. Цель анализа данных. | |
| 2 | 19.01.2016 | Модуль NumPy. | |
| 3 | 26.01.2016 | Модули NumPy и Pandas. | ДЗ №1 |
| 4 | 02.02.2016 | Визуализация в Python. Метод градиентного спуска. | |
| - | 09.02.2016 | Семинар не состоялся. | |
| 5 | 16.02.2016 | Основы теории вероятностей. Генерация выборок из заданных распределений. | ДЗ №2 |
| 6 | 01.03.2016 | Метод максимального правдоподобия. Наивный байесовский классификатор. | |
| 7 | 15.03.2016 | Визуализация в Python (часть 2). Линейная регрессия. | ДЗ №3, Проект |
| - | 22.03.2016 | Семинар не состоялся | |
| 8 | 05.04.2016 | Модуль scikit-learn. Линейная классификация. |
