Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-10 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
|
|
| Строка 1: |
Строка 1: |
| − | == Общая информация ==
| |
| | | | |
| − | [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jZL_-ELf0Ogj2XHa6VVbkg8vrInycv2-Z9UR5keLDfM/edit?usp=sharing Таблица с оценками по курсу]
| |
| − |
| |
| − | [https://www.dropbox.com/sh/zlqachr7gp7opsw/AABDKwmV60IS-1NVqIXQ2T3La?dl=0 Материалы семинаров (dropbox)]
| |
| − |
| |
| − | e-mail курса:
| |
| − | * hse.minor.dm+10@gmail.com (ИАД-10)
| |
| − | * hse.minor.dm+15@gmail.com (ИАД-15)
| |
| − |
| |
| − | == Семинары ==
| |
| − | {| class="wikitable"
| |
| − | |-
| |
| − | !№ !! 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. || [https://www.dropbox.com/sh/z6zjee5nxd9xqcv/AAA0B19Yq09gwEDPr9kUjv__a?dl=0 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. || [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.||
| |
| − | |}
| |
Текущая версия на 17:03, 14 апреля 2016
