Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД 2 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Строка 14: | Строка 14: | ||
== Семинары == | == Семинары == | ||
'''1) 18 Января 2017:''' Введение + Повторение Python - [http://nbviewer.jupyter.org/github/shestakoff/minor_da_2017/blob/master/intro.ipynb IPython Notebook] ([http://nbviewer.jupyter.org/github/shestakoff/minor_da_2017/blob/master/intro-proc.ipynb Что успели]) <br/> | '''1) 18 Января 2017:''' Введение + Повторение Python - [http://nbviewer.jupyter.org/github/shestakoff/minor_da_2017/blob/master/intro.ipynb IPython Notebook] ([http://nbviewer.jupyter.org/github/shestakoff/minor_da_2017/blob/master/intro-proc.ipynb Что успели]) <br/> | ||
− | '''2) 25 Января 2017:''' Спасательная операция по Numpy и Pandas - [http://nbviewer.jupyter.org/github/shestakoff/minor_da_2017/blob/master/seminar2-rescue-mission-numpy-pandas.ipynb IPython Notebook] <br/> | + | '''2) 25 Января 2017:''' Спасательная операция по Numpy и Pandas - [http://nbviewer.jupyter.org/github/shestakoff/minor_da_2017/blob/master/seminar2-rescue-mission-numpy-pandas.ipynb IPython Notebook] ([http://nbviewer.jupyter.org/github/shestakoff/minor_da_2017/blob/master/seminar2-rescue-mission-numpy-pandas-proc.ipynb Что успели])<br/> |
== Домашние Задания == | == Домашние Задания == |
Версия 22:13, 25 января 2017
Содержание
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 (Что успели)
2) 25 Января 2017: Спасательная операция по Numpy и Pandas - IPython Notebook (Что успели)
Домашние Задания
Soon..
Полезные ссылки (Будут пополняться)
Семинар 2
Семинар 1 Pandas & Seaborn
- Pandas - На самом деле содержит всю необходимую инфу с примерами
- Effective Pandas - Учебник\туториал по Pandas
- NumPY, Pandas Cheat-Sheet
- Learning Data Science with Python - Неплохой практический курс по Python для анализа данных (MUST)
- Pandas Visualization
- Seaborn
Наборы данных
Python and etc.
- PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet
- Python Tutorials Point
- Matplotlib Tutorial
- Matrix Manipulation Cheat-sheet
- Ipython Notebook
- Beaker Notebook
- yhat Rodeo
Ресурсы и Книги
- James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning
- Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)
- MachineLearning.ru
- Kaggle
- [1]
- UCI Repo
Онлайн Курсы