Введение в Data Science — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
м (контакты Белугина)
Строка 84: Строка 84:
  
 
'''[https://www.hse.ru/staff/unkinddragon Александр Белугин ]'''
 
'''[https://www.hse.ru/staff/unkinddragon Александр Белугин ]'''
 +
* [https://t.me/unkinddragon @unkinddragon]
 +
* alexander.belugin@outlook.com
  
 
=== Семинары ===
 
=== Семинары ===

Версия 21:32, 4 апреля 2018

О курсе

Курс для студентов 1 курса ФБиМ направлений "Маркетинг и рыночная аналитика" и "Управление бизнесом"

Программа курса

Критерии оценки

Оценка за курс = 0.4*Семинары + 0.4*ДЗ + 0.2*Экзамен Округление оценки за курс и накопленной оценки (Семинары + ДЗ) осуществляется по арифметическим правилам.

Семинары

  • На каждом семинаре выполняется небольшая самостоятельная работы по пройденной семе
  • Дедлайн семинарской работы - до конца занятия, но по решению преподавателя может быть отложен.
  • Система оценивания бинарная: 1 - если задание выполнено, 0 - если задание не сделано/сдано после дедлайна
  • Предусмотрено 11 семинаров
  • В конце семестра суммируется число выполненных заданий (max 11); сумма пропорционально переводится в 10-балльную шкалу
  • Пропуск без уважительной причины - оценка в 0 баллов за семинар

Домашние задания

  • В курсе предусмотрено 4 домашних задания
  • Дедлайны устаналиваются каждой группе индивидуально преподавателем. О сроках сдачи сообщают не менее, чем за 2 недели до дедлайна.

Экзамен

Материалы курса

Лекции

Тема Презентация Датасет

Семинары

Для работы в классе (при желании) на собственных ноутбуках и самостоятельного изучения рекомендуем установить Anaconda, Python версии 3.6 и выше.

Тема Ноутбук Датасет
1 Введение в язык Скачать IPython Notebook Нет
2 Введение в Pandas Скачать IPython Notebook Датасет для работы на семинаре

Датасет для самостоятельной работы

3 Описательная статистика в Python
4 A/B-тестирование
5 Визуализация данных
6 - 7 Классификация. Метрики качества
8 Кластеризация
9 Регрессия. Метрики качества
10 Временные ряды
11 Анализ текстов

Рабочие ведомости

Маркетинг и рыночная аналитика

БММ 171
БММ 172
БММ 173

Управление бизнесом

БМБ 171
БМБ 172
БМБ 173
БМБ 174
БМБ 175
БМБ 176
БМБ 177
БМБ 178

Дополнительное

Мероприятия

Data & Science: управление проектами, 14 апреля 2018, Москва — События Яндекса

Преподаватели

Лекции

Александр Белугин

Семинары

Василий Панин

  • @VasilyPanin (Telegram)

Валерий Бабушкин

Елена Романова

Ольга Дайховская

Элен Теванян