Введение в анализ данных (майнор ИАД) 2019/2020 — различия между версиями
Esokolov (обсуждение | вклад) (→Лекции) |
(→Семинары) |
||
(не показаны 3 промежуточные версии этого же участника) | |||
Строка 29: | Строка 29: | ||
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
|- | |- | ||
− | ! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Материалы семинаров | + | ! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Материалы семинаров !! Аудитория !! ДЗ |
|- | |- | ||
− | | ИАД-1 || Кохтев Вадим || Ригвава Владимир || | + | | ИАД-1 || Кохтев Вадим || Ригвава Владимир || || || |
|- | |- | ||
− | | ИАД-2 || Филатов Артём, Анастасия Рогачевская || Дмитрий Торилов || | + | | ИАД-2 || Филатов Артём, Анастасия Рогачевская || Дмитрий Торилов || || || |
|- | |- | ||
− | | ИАД-3 || Козловская Наталья || Юрий Саночкин || | + | | ИАД-3 || Козловская Наталья || Юрий Саночкин || || D507 || [https://github.com/hse-ds/iad-intro-ds/blob/hw-01/homeworks/hw1.ipynb ДЗ-1 ] |
|- | |- | ||
− | | ИАД-4 || Ковалев Евгений || Алвандян Нарек || [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_%D0%98%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85/%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B2_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85/%D0%98%D0%90%D0%94-4-2020 Wiki] [https://github.com/blacKitten13/minor2020-iad4 GitHub] [https://t-do.ru/joinchat/Cci01RHtt3-8NZO02cbg5A Telegram] | + | | ИАД-4 || Ковалев Евгений || Алвандян Нарек || [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_%D0%98%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85/%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B2_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85/%D0%98%D0%90%D0%94-4-2020 Wiki] [https://github.com/blacKitten13/minor2020-iad4 GitHub] [https://t-do.ru/joinchat/Cci01RHtt3-8NZO02cbg5A Telegram] || || |
+ | |- | ||
+ | | ИАД-5 || Чиркова Надежда || Левина Александра || [https://github.com/nadiinchi/iad2020/blob/master/materials/hw_sem1.ipynb GitHub] || || | ||
|- | |- | ||
− | + | | ИАД-6 || Чесаков Даниил || Ольга Быстрова || [https://github.com/Danyache/minor2020-iad2 GitHub], rd5CNrr - инвайт в anytask || || | |
− | + | ||
− | | ИАД-6 || Чесаков Даниил || Ольга Быстрова || [https://github.com/Danyache/minor2020-iad2 GitHub], rd5CNrr - инвайт в anytask | + | |
|- | |- | ||
|} | |} |
Версия 17:45, 11 февраля 2020
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов 2-го курса майнора ИАД в 3-4 модулях.
Проводится с 2015 года.
Лектор: Соколов Евгений Андреевич
Лекции проходят по средам в 10:30 (Покровский бульвар, 11).
Полезные ссылки
Репозиторий с материалами на GitHub
Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)
Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hse_minor_intro_dm_2020
Чат в telegram для флуда: https://t.me/iad_flood
Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/607
Таблица с оценками:
Семинары
Группа | Преподаватель | Учебный ассистент | Материалы семинаров | Аудитория | ДЗ |
---|---|---|---|---|---|
ИАД-1 | Кохтев Вадим | Ригвава Владимир | |||
ИАД-2 | Филатов Артём, Анастасия Рогачевская | Дмитрий Торилов | |||
ИАД-3 | Козловская Наталья | Юрий Саночкин | D507 | ДЗ-1 | |
ИАД-4 | Ковалев Евгений | Алвандян Нарек | Wiki GitHub Telegram | ||
ИАД-5 | Чиркова Надежда | Левина Александра | GitHub | ||
ИАД-6 | Чесаков Даниил | Ольга Быстрова | GitHub, rd5CNrr - инвайт в anytask |
Правила выставления оценок
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
- Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров
- Практические домашние работы на Python
- Контрольная где-то в середине курса
- Письменный экзамен
Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:
Oитоговая = Округление(0.4 * ДЗ + 0.1 * ПР + 0.2 * КР + 0.3 * Э)
ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания
ПР — средняя оценка за письменные проверочные работы на семинарах
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.
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
Лекция 1 (15.01.2020). Введение в машинное обучение и анализ данных. [Слайды]
Лекция 2 (22.01.2020). Основные постановки задач. Метод k ближайших соседей. Измерение ошибки в задачах классификации. Параметры и гиперпараметры. [Слайды]
Лекция 3 (05.02.2020). Оценка обобщающей способности моделей. Метод k ближайших соседей с весами. Метод k ближайших соседей для задач регрессии. Модель линейной регрессии. [Слайды]
Семинары
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).
Контрольная работа
Вопросы прошлого года: https://docs.google.com/document/d/1kdeA730ItEqgC-4V_-U2gq_EbpX413XmmE9wMj7Wdh8/edit?usp=sharing
Примеры задач:
- Метрические методы, kNN [Примеры задач]
- Линейные методы [Примеры задач]
- Решающие деревья [Примеры задач]
- Метрики качества [Примеры задач]
Экзамен
Вопросы прошлого года: https://docs.google.com/document/d/1IrRO4kbzKieTWDgJ5UhfPECyU2tvq9CZi2mXgQPzf30/edit?usp=sharing
Примеры задач прошлого года (также могут войти задачи из коллоквиума)
Полезные материалы
Курсы по машинному обучению и анализу данных
- Курс по машинному обучению К.В. Воронцова
- Видеозаписи лекций курса Школы Анализа Данных, К.В. Воронцов
- Coursera: Машинное обучение и анализ данных (специализация)
- Coursera: Введение в машинное обучение, К.В. Воронцов
- Coursera: Machine Learning, Andrew Ng
Статьи
- An Introduction to Machine Learning Theory and Its Applications: A Visual Tutorial with Examples
- A Visual Introduction to Machine Learning
Книги
- Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
- Boris Mirkin. Core Concepts in Data Analysis: Summarization, Correlation, Visualization. 2010.
- James, Witten, Hastie, Tibshirani. An Introduction to Statistical Learning. 2013.