Анализ Данных 22/23 Политологи — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Mbburova (обсуждение | вклад) (→Материалы) |
Mbburova (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 40: | Строка 40: | ||
| − | === | + | ===Формы контроля=== |
| + | 18.02 - самостоятельная № 1 | ||
| + | 04.03 - самостоятельная № 2 | ||
| + | 18.03 - самостоятельная № 3 | ||
| + | 25.03 - контрольная работа 1 | ||
| + | 17.04 23:59- домашнее задание | ||
| + | 22.04 - самостоятельная работа № 4 | ||
| + | 20.05 - самостоятельная работа № 5 | ||
| + | 03.06 - контрольная работа 2 | ||
| + | |||
| + | |||
== Список рекомендуемых материалов == | == Список рекомендуемых материалов == | ||
Версия 10:42, 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
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 | Запись | |
| 18.02.2023 | Классификация | Папка с материалами | Запись |
| 25.02.2023 | Папка с материалами | Часть 1 Часть 2 | |
| 04.03.2023 | [] |
Формы контроля
18.02 - самостоятельная № 1 04.03 - самостоятельная № 2 18.03 - самостоятельная № 3 25.03 - контрольная работа 1 17.04 23:59- домашнее задание 22.04 - самостоятельная работа № 4 20.05 - самостоятельная работа № 5 03.06 - контрольная работа 2
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)
