Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД 2 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 23: Строка 23:
 
''' Семинар 1 '''
 
''' Семинар 1 '''
 
'' Pandas & Seaborn ''
 
'' Pandas & Seaborn ''
−
# [http://pandas.pydata.org/ Pandas]
+
# [http://pandas.pydata.org/ Pandas] - На самом деле содержит всю необходимую инфу с примерами
−
# [http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/07/11-steps-perform-data-analysis-pandas-python/ Pandas Cheat-Sheet]
+
# [https://github.com/TomAugspurger/modern-pandas Effective Pandas] - Учебник\туториал по Pandas
 +
# [https://www.dropbox.com/s/4eauvhj5tyk3r83/Quandl%2B_%2BPandas%2C%2BSciPy%2C%2BNumPy%2BCheat%2BSheet.pdf?dl=0 NumPY, Pandas Cheat-Sheet]
 +
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python] - Неплохой практический курс по Python для анализа данных (MUST)
 
# [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/visualization.html Pandas Visualization]
 
# [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/visualization.html Pandas Visualization]
 
# [http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/ Seaborn]
 
# [http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/ Seaborn]
Строка 55: Строка 57:
 
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
 
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
 
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
 
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
−
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
 
 
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
 
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
 
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]
 
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Версия 20:00, 18 января 2017

Майнор по Анализу Данных -- ИАД-2

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-2

Семинарист: Шестаков Андрей shestakoffandrey@gmail.com
Ассистент: Чеснокова Полина
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов [Майнор ИАД-2 2017]

Страница курса

Анонимные комментарии, замечания и пожелания можно оставить здесь

Семинары

1) 18 Января 2017: Введение + Повторение Python - IPython Notebook

Домашние Задания

Soon..


Полезные ссылки (Будут пополняться)

Семинар 1 Pandas & Seaborn

  1. Pandas - На самом деле содержит всю необходимую инфу с примерами
  2. Effective Pandas - Учебник\туториал по Pandas
  3. NumPY, Pandas Cheat-Sheet
  4. Learning Data Science with Python - Неплохой практический курс по Python для анализа данных (MUST)
  5. Pandas Visualization
  6. Seaborn

Наборы данных

  1. Портал Открытых Данных РФ
  2. Funny Datasets
  3. Сборник Открытых Данных (!!!)
  4. Еще наборы данных

Python and etc.

  1. PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet
  2. Python Tutorials Point
  3. Matplotlib Tutorial
  4. Matrix Manipulation Cheat-sheet
  5. Ipython Notebook
  6. Beaker Notebook
  7. yhat Rodeo

Ресурсы и Книги

  1. James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning
  2. Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)
  3. MachineLearning.ru
  4. Kaggle
  5. [1]
  6. UCI Repo
  7. Visual Intro to ML

Онлайн Курсы

  1. Andrew Ng's Course
  2. Introduction to ML
  3. Курс от ВШЭ
  4. Обзор МООС Курсов
Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных/ИАД_2&oldid=22376»