Введение в анализ данных (майнор ИАД) 2019/2020 — различия между версиями
Kris ros (обсуждение | вклад) (Новая страница: «== О курсе == Курс читается для студентов 2-го курса в 3-4 модулях. Проводится с 2016 года. '''Л…») |
(нет различий)
|
Версия 19:16, 14 января 2020
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов 2-го курса в 3-4 модулях.
Проводится с 2016 года.
Лектор: Соколов Евгений Андреевич
Лекции проходят по (Покровский бульвар, 11).
Полезные ссылки
[ Карточка курса и программа]
Почта для сдачи домашних заданий: Канал в telegram для объявлений:
Чат в telegram для обсуждений:
Ссылка на курс в Anytask:
Таблица с оценками:
Вопросы по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм лектору (esokolov@) или семинаристу.
Вопросы по материалам лекций/семинаров и по заданиям лучше всего оформлять в виде Issue в github-репозитории курса.
Семинары
Группа | Преподаватель | Учебный ассистент |
---|---|---|
171 (МОП) | Зиннурова Эльвира Альбертовна | Виктор Куканов |
172 (МОП) | Каюмов Эмиль Марселевич | Соня Дымченко |
173 (ТИ) | Хрушков Павел Вадимович | Роман Соколов |
174 (АДИС) | Кохтев Вадим Михайлович | Евгений Алаев |
175 (РС) | Волохова Александра Константиновна | Ярослав Пудяков |
176 (РС) | Яшков Даниил Дмитриевич | Николай Пальчиков |
Магистратура ФТиАД | Рысьмятова Анастасия Александровна | Олег Дешеулин |
Консультации
Правила выставления оценок
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
- Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций
- Практические домашние работы на Python
- Письменная контрольная работа
- Письменный экзамен
Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:
Итог = Округление(0.15 * ПР + 0.4 * ДЗ + 0.15 * КР + 0.3 * Э)
ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах
ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python
КР — оценка за контрольную работу
Э — оценка за экзамен
Округление арифметическое.
Правила сдачи заданий
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее. Есть исключения, о них написано ниже.
При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.
При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.
Лекции
Ко всем конспектам на GitHub есть исходники. Исправления и дополнения всячески приветствуются!
Лекция 1 (6 сентября). Введение в машинное обучение. Основные термины, постановки задач и примеры применения. [Конспект]
Семинары
Семинар 1. Области применения машинного обучения. Инструменты data scientist'а. Pandas и разведочный анализ данных. [Ноутбук]
Практические задания
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. В течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки продолжает вычитаться по одному баллу (если не оговорено иное).
Задание 1. Работа с Pandas и Matplotlib.
Мягкий дедлайн: 15.09.2019 23:59.
Жесткий дедлайн: 17.09.2019 23:59.
Теоретические домашние задания
Теоретические ДЗ не проверяются, но задачи из них могут войти в проверочные работы на семинарах.
Теоретическое домашнее задание 1: линейная регрессия и векторное дифференцирование [ссылка]