Анализ данных (Программная инженерия)
Содержание
Краткое описание
В курсе рассматриваются основные задачи анализа данных и обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на практические аспекты применения изучаемых алгоритмов. Большое внимание уделяется практическим лабораторным работам на языке Python.
Отчётность по курсу и критерии оценки
- Оценка за курс. После каждой лекции студентам предлагается выполнить практическое задание на Python. В конце модуля пройдет письменный экзамен по теории.
Итоговая оценка за курс складывается из оценок за практические задания и оценки за экзамен.
- Дедлайны. Решения присланные после дедлайнов не принимаются, кроме случаев наличия уважительных причин у студента (завалы на учебе или работе уважительными причинами не считаются).
Темы лекций
Лекция 1. Основные понятия и примеры прикладных задач. Существующие инструменты анализа данных.
Постановка задач обучения по прецедентам. Объекты и признаки. Типы шкал: бинарные, номинальные, порядковые, количественные. Типы задач: классификация, регрессия, прогнозирование, кластеризация. Основные понятия: модель алгоритмов, метод обучения, функция потерь и функционал качества, принцип минимизации эмпирического риска, обобщающая способность, скользящий контроль. Примеры прикладных задач. Популярные библиотеки и фреймворки для анализа данных на различных языках программирования.
Семинары
Семинар 1. Инструментарий
Знакомство с языком Python. Лабораторная 1, данные.
Материал в помощь.
Оформление писем
Вопросы и домашние задания присылайте на почтовый адрес cshse.ml@gmail.com. На почту присылайте письма со следующими темами:
- Для вопросов (общих, по лабораторным, по теории и т. д.): "Вопрос - Фамилия Имя Отчество - Группа"
- Для лабораторных: "Лабораторная {Номер лабораторной работы} - Фамилия Имя Отчество - Группа (Семинарист)"
Когда отвечаете на наши письма или досылаете какие-то решения, пишите письма в тот же тред.
Полезные ссылки
Машинное обучение
- machinelearning.ru
- Одна из классических и наиболее полных книг по машинному обучению. Elements of Statistical Learning (Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman)
Python
- Официальный сайт
- Библиотеки: NumPy, Pandas, SciKit-Learn, Matplotlib.
- Питон с нуля: A Crash Course in Python for Scientists
- Лекции Scientific Python
- Книга: Wes McKinney «Python for Data Analysis»
- Коллекция интересных IPython ноутбуков
