Анализ Данных 22/23 Политологи — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Mbburova (обсуждение | вклад) |
Mbburova (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 3: | Строка 3: | ||
* [https://t.me/+9AazKY4rqOMxMTFi Чат курса в Telegram] | * [https://t.me/+9AazKY4rqOMxMTFi Чат курса в Telegram] | ||
| + | * [https://us02web.zoom.us/j/82353456596?pwd=eHg3dzJMdUNqWHc3emNKNVpIWHdZZz09 Zoom] | ||
==Преподаватель== | ==Преподаватель== | ||
Версия 11:12, 4 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
Материалы
Записи занятий на youtube: Репозиторий с материалами:
| Дата | Презентация | Тетрадка |
|---|---|---|
| 21.01.2023 | ||
| 04.02.2023 | Продолжение Pandas | |
|}
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)
