Анализ Данных 22/23 Политологи — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Mbburova (обсуждение | вклад) (→Материалы) |
Mbburova (обсуждение | вклад) |
||
Строка 28: | Строка 28: | ||
==Материалы== | ==Материалы== | ||
− | + | ||
− | + | ||
Строка 47: | Строка 46: | ||
|- | |- | ||
| 25.02.2023 || || [https://drive.google.com/drive/folders/1Yso5JTwik4QMz1QkV6Udo9e_b-wYrdZ4?usp=sharing Папка с материалами]|| | | 25.02.2023 || || [https://drive.google.com/drive/folders/1Yso5JTwik4QMz1QkV6Udo9e_b-wYrdZ4?usp=sharing Папка с материалами]|| | ||
+ | |- | ||
+ | | 04.03.2023 || || []|| | ||
|} | |} | ||
Версия 10:30, 4 марта 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
Дата | Презентация | Тетрадка | Запись |
---|---|---|---|
21.01.2023 | Семинары 1-2 | ||
04.02.2023 | Регрессия | Продолжение Pandas Данные | Семинары 3-4 |
11.02.2023 | Папка с регрессией | ||
18.02.2023 | Классификация | Папка с материалами | |
25.02.2023 | Папка с материалами | ||
04.03.2023 | [] |
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)