Анализ Данных 22/23 Политологи — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Mbburova (обсуждение | вклад) |
Mbburova (обсуждение | вклад) |
||
Строка 42: | Строка 42: | ||
|| [https://drive.google.com/file/d/1hYc5SWPeMcN1RbpsPJg14FYp8pEu0I70/view?usp=sharing Продолжение Pandas] [https://drive.google.com/file/d/1eKLBYtBB68U7opNaFPyTMuzDiqEc2kWA/view?usp=sharing Данные] | || [https://drive.google.com/file/d/1hYc5SWPeMcN1RbpsPJg14FYp8pEu0I70/view?usp=sharing Продолжение Pandas] [https://drive.google.com/file/d/1eKLBYtBB68U7opNaFPyTMuzDiqEc2kWA/view?usp=sharing Данные] | ||
|- | |- | ||
− | | || || | + | | 11.02.2023 || || [https://drive.google.com/drive/folders/1CjTLEJOmEikLxE5wnVpBmgiIpfuz5X-k?usp=sharing Папка с регрессией] |
|} | |} | ||
Версия 10:55, 11 февраля 2023
Содержание
О курсе
"Анализ данных в Python" читается на 3 курсе, в 3 и 4 модуле.
Преподаватель
Бурова Маргарита Борисовна
Ассистент
Лика Капустина
- @lika_kapustina в Telegram
О курсе
"Анализ данных в Python" читается на 3 курсе, в 3 и 4 модуле.
Преподаватель
Бурова Маргарита Борисовна
Ассистент
Лика Капустина
- @lika_kapustina в Telegram
Материалы
Записи занятий на youtube: Репозиторий с материалами:
Дата | Презентация | Тетрадка |
---|---|---|
21.01.2023 | ||
04.02.2023 | Регрессия | Продолжение Pandas Данные |
11.02.2023 | Папка с регрессией |
Контрольные работы
Список рекомендуемых материалов
Линейная алгебра и статистика
- Hastie, Tibshirani, Friedman. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction.
- Lavine. (2013). Introduction to Statistical Thought
- MIT Open course: Linear Algebra by Strang
Python
- Pandas Cheat Sheet
- Python RegExp Cheat Sheet
- O'Reilly: Python for Data Analysis
- Базовый курс по программированию на Stepik
Machine learning
- Bishop. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning
- Курс по машинному обучению К.В. Воронцова
- Coursera: Machine Learning by Andrew Ng
- O'Reilly: Machine Learning for Hackers
Материала по ML
- Simple Decision Tree
- Andreas C. Müller, Sarah Guido. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists
Статистика
- Бослав С. Статистика для всех (Есть в библиотеке)
- Gravetter F, Wallnau L. Statistics for behavioral sciences (Есть в библиотеке)
Web scraping
Список рекомендуемых материалов
Линейная алгебра и статистика
- Hastie, Tibshirani, Friedman. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction.
- Lavine. (2013). Introduction to Statistical Thought
- MIT Open course: Linear Algebra by Strang
Python
- Pandas Cheat Sheet
- Python RegExp Cheat Sheet
- O'Reilly: Python for Data Analysis
- Базовый курс по программированию на Stepik
Machine learning
- Bishop. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning
- Курс по машинному обучению К.В. Воронцова
- Coursera: Machine Learning by Andrew Ng
- O'Reilly: Machine Learning for Hackers
Материала по ML
- Simple Decision Tree
- Andreas C. Müller, Sarah Guido. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists
Статистика
- Бослав С. Статистика для всех (Есть в библиотеке)
- Gravetter F, Wallnau L. Statistics for behavioral sciences (Есть в библиотеке)