Введение в Data Science 21-22 — различия между версиями
Mbburova (обсуждение | вклад) |
(→Семинары) |
||
| Строка 28: | Строка 28: | ||
|- | |- | ||
| БММ204 || Пётр Панов || [https://t.me/avorus София Сурова] || || [https://t.me/+dSkKZtBShp4wNTEy Чат] || | | БММ204 || Пётр Панов || [https://t.me/avorus София Сурова] || || [https://t.me/+dSkKZtBShp4wNTEy Чат] || | ||
| + | |- | ||
| + | |БМБ204 || [https://t.me/juliatukmacheva Юлия Тукмачева] || [https://t.me/mikayelyanjelo Айк Микаелян] || || [https://t.me/+BKgyoeGrIMcwYmUy Чат] || | ||
| + | |- | ||
| + | |БММ202 || [https://t.me/juliatukmacheva Юлия Тукмачева] || [https://t.me/mikayelyanjelo Айк Микаелян] || || [https://t.me/+BKgyoeGrIMcwYmUy Чат] || | ||
|} | |} | ||
Версия 12:48, 3 апреля 2022
Содержание
[убрать]О курсе
Курс читается для студентов 2-го курса программ УБ и МиРА в 4 модуле.
Лектор: Омелюсик Владимир Степанович
Лекции проходят по понедельникам в 13:00 в Teams.
Полезные ссылки
Канал в Телеграме для объявлений
Анонимная Google-форма для фидбэка
Семинары
| Группа | Семинарист | Учебные ассистенты | Ссылка | Ссылка на чат | Материалы семинаров |
|---|---|---|---|---|---|
| БМБ207 | Владимир Омелюсик | Никита Горевой | Teams | Чат | Материалы |
| БММ203 | Маргарита Бурова | София Сурова | Чат | ||
| БММ204 | Пётр Панов | София Сурова | Чат | ||
| БМБ204 | Юлия Тукмачева | Айк Микаелян | Чат | ||
| БММ202 | Юлия Тукмачева | Айк Микаелян | Чат |
Правила выставления оценок
Формула оценки:
Итог = 0.5 * ДЗ + 0.2 * Квизы + 0.3 * Экзамен
- ДЗ – средняя оценка за домашние задания. Домашние задания представляют собой практические работы на Python.
- Квизы – средняя оценка за квизы. Квизы проводятся в Google-формах на лекциях и состоят из 4-5 вопросов с множественным или свободным вариантами ответов. О проведении квиза предупреждается заранее.
- Экзамен - оценка за письменный экзамен (не блокирующий). "Автоматов" за экзамен не предусмотрено.
Каждая форма контроля нормируется к десятибалльной системе. Любая форма контроля на усмотрение преподавателя может быть представлена к устной защите.
Плагиат не допускается. Плагиатом считается смысловое совпадение решений студентов (например, идентичные решения с точностью до названий переменных). При обнаружении плагиата 0 за работу ставится всем участвующим, даже если можно однозначно определить, кто у кого списал.
Используется стандартное арифметическое округление, округляется только итоговая оценка.
Лекции
Лекция 1 (04.02.2022). Введение в статистику и ML. [Конспект] [Запись лекции]
Лекция 2 (04.02.2022). Теория вероятностей. [Конспект] [Запись лекции]
