Введение в data science (2 семестр) — различия между версиями

Версия 18:43, 20 марта 2018

О курсе

Курс является частью Профориентационного семинара на 1 курсе ОП "Социология", читается в 3-4 модуле.

Цель курса — знакомство слушателей с основами анализа данных и машинного обучения.

Материалы курса

Аудиторная работа и оценки

• На каждом семинарском занятии (паре) выполняется практическая работа.
• За выполненную работу на семинаре ставится 1 балл, в случае частичного выполнения и невыполнения - 0.
• Оценки за все семинары суммируются; сумма оценок пропорционально переводится в 10-балльную систему.

Ведомости

[БСЦ171]

[БСЦ172]

[БСЦ173]

[БСЦ174]

[БСЦ175]

[БСЦ176]

Полезные ссылки и материалы

Базовые учебники

1. David Julian, Designing Machine Learning Systems with Python, PACKT, 2016

2. Gene Kim, Kevin Behr, George Spafford, The Phoenix Project: A Novel About IT, DevOps, and Helping Your Business Win, IT Revolution Press, 2014

3. Jennifer Davis, Katherine Daniels, Effective DevOps: Building a Culture of Collaboration, Affinity, and Tooling at Scale, O'Reilly Media, Inc., 2016

4. Mark C. Layton, Agile Project Management For Dummies, John Wiley & Sons, 2012

Преподаватели

Белугин Александр (лектор)

• Белугин Александр

Панин Василий (группа БСЦ171)

• Панин Василий

Бабушкин Валерий (группы БСЦ172 и БСЦ173)

• Бабушкин Валерий

Теванян Элен(группа БСЦ174)

• Теванян Элен

Романова Елена (группа БСЦ175)

• Романова Елена

Дайховская Ольга (группа БСЦ176)

• Дайховская Ольга