Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Материалы курса)
(→‎Дополнительная литература)
Строка 77: Строка 77:
  
  
−
=== Дополнительная литература ===
+
=== Дополнительные материалы  ===
 +
 
 +
==== Линейная алгебра и статистика ====
 +
* [https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/ Hastie, Tibshirani, Friedman. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction.]
 +
* [http://people.math.umass.edu/~lavine/Book/book.pdf Lavine. (2013). Introduction to Statistical Thought]
 +
* [https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/ MIT Open course: Linear Algebra by Strang]
 +
 
 +
====Python====
 +
* [http://opencarts.org/sachlaptrinh/pdf/28232.pdf O'Reilly: Python for Data Analysis]
 +
* [https://stepik.org/course/67/syllabus Базовый курс по программированию на Stepik]
 +
 
 +
==== Machine learning ====
 +
* [http://users.isr.ist.utl.pt/~wurmd/Livros/school/Bishop%20-%20Pattern%20Recognition%20And%20Machine%20Learning%20-%20Springer%20%202006.pdf Bishop. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning]
 +
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29 Курс по машинному обучению К.В. Воронцова]
 +
* [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Coursera: Machine Learning by Andrew Ng]
 +
* [http://shop.oreilly.com/product/0636920018483.do O'Reilly: Machine Learning for Hackers]
 +
 
 +
==== Web scraping ====
 +
* [http://shop.oreilly.com/product/0636920028468.do O'Reilly: RESTful Web APIs]

Версия 17:14, 24 сентября 2018

О курсе

"Анализ данных в Python" читается на 4 курсе, в 1 и 2 модуле.

Канал курса в Slack

Преподаватель

Рогович Татьяна Владимировна

Материалы курса

Лекции

№ Дата лекции Тема Презентация
1 4 сентября 2018 г. Введение в анализ данных на языке Python. Почему Python становится стандартом для работы с большими данными. Прикладные задачи политологов, для решения которых подходит язык Python Лекция 1
2 6 сентября 2018 г. Основы линейной алгебры для анализа данных: векторы, матрицы и операции над ними см. материалы к семинару
3 20 сентября 2018 г. Введение в Pandas: Базовые принципы работы модуля Pandas Cheat Sheet

Семинары

№ Дата семинара Тема Материалы к занятию
1 4 сентября 2018 г. Основы программирования на языке Python: типы данных и методы работы с ними (переменные, листы, словари, кортежи). Введение в Python
2 6 сентября 2018 г. Основы линейной алгебры для анализа данных и реализация математических операций в NumPy Математика
3-4 15 сентября 2018 г. Продвинутый синтаксис Python (итераторы, генераторы списков, функции map() и zip(). Разбор самостоятельного задания Advanced Python

Ответы на тест

5 20 сентября 2018 г. Введение в Pandas

Monthly Death
Yearly Death By Clinic Segismundo
Test
Train

Самостоятельные работы и домашнее задание

№ Тип Дата
1 Домашнее задание №1 TBA
2 Домашнее задание №2 TBA
3 Домашнее задание №3 TBA

Материалы

Тест

Экзамен

TBC

Порядок формирования оценок

  • Оценка за курс накопительная, экзамен не проводится.
  • Предусмотрена защита проекта во время сессии.
  • Штрафы за задержку сдачи заданий: опоздание в течение часа - штраф 0.5 балла, в течение суток - 1 балл, в течение недели - 2 балла. После недельной задержки домашнее задание не принимается. Уважительные причины рассматриваются в индивидуальном порядке.
  • Oрезультирующая = 0.6 * Oдз + 0.4 * Опроект

Список рекомендуемой литературы

Основная литература

Дополнительные материалы

Линейная алгебра и статистика

Python

Machine learning

Web scraping

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Анализ_данных_в_Python_(Политологи_1_семестр_1-2_модули)&oldid=29411»