Введение в Data Science 21-22 — различия между версиями
(→Семинары) |
|||
| Строка 23: | Строка 23: | ||
! Группа !! Семинарист !! Учебные ассистенты !! Ссылка !! Ссылка на чат !! Материалы семинаров | ! Группа !! Семинарист !! Учебные ассистенты !! Ссылка !! Ссылка на чат !! Материалы семинаров | ||
|- | |- | ||
| − | | БМБ207 || [https://t.me/vsomelyusik Владимир Омелюсик] || Никита Горевой || [https://teams.microsoft.com/l/channel/19%3a9cc40d525bbe49ed8638a7e2b770c56c%40thread.tacv2/%25D0%25A1%25D0%25B5%25D0%25BC%25D0%25B8%25D0%25BD%25D0%25B0%25D1%2580%25D1%258B%2520%25D0%2591%25D0%259C%25D0%2591207?groupId=cea58415-b953-4ff1-86af-8307d6fba74e&tenantId=21f26c24-0793-4b07-a73d-563cd2ec235f Teams] || Чат || Материалы | + | | БМБ207 || [https://t.me/vsomelyusik Владимир Омелюсик] || Никита Горевой || [https://teams.microsoft.com/l/channel/19%3a9cc40d525bbe49ed8638a7e2b770c56c%40thread.tacv2/%25D0%25A1%25D0%25B5%25D0%25BC%25D0%25B8%25D0%25BD%25D0%25B0%25D1%2580%25D1%258B%2520%25D0%2591%25D0%259C%25D0%2591207?groupId=cea58415-b953-4ff1-86af-8307d6fba74e&tenantId=21f26c24-0793-4b07-a73d-563cd2ec235f Teams] || [https://t.me/+gLQ_yWXoYsoxMDcy Чат] || Материалы |
|- | |- | ||
Версия 18:15, 2 апреля 2022
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов 2-го курса программ УБ и МиРА в 4 модуле.
Лектор: Омелюсик Владимир Степанович
Лекции проходят по понедельникам в 13:00 в Teams.
Полезные ссылки
Канал в Телеграме для объявлений
Анонимная Google-форма для фидбэка
Семинары
| Группа | Семинарист | Учебные ассистенты | Ссылка | Ссылка на чат | Материалы семинаров |
|---|---|---|---|---|---|
| БМБ207 | Владимир Омелюсик | Никита Горевой | Teams | Чат | Материалы |
Правила выставления оценок
Формула оценки:
Итог = 0.5 * ДЗ + 0.2 * Квизы + 0.3 * Экзамен
- ДЗ – средняя оценка за домашние задания. Домашние задания представляют собой практические работы на Python.
- Квизы – средняя оценка за квизы. Квизы проводятся в Google-формах на лекциях и состоят из 4-5 вопросов с множественным или свободным вариантами ответов. О проведении квиза предупреждается заранее.
- Экзамен - оценка за письменный экзамен (не блокирующий). "Автоматов" за экзамен не предусмотрено.
Каждая форма контроля нормируется к десятибалльной системе. Любая форма контроля на усмотрение преподавателя может быть представлена к устной защите.
Плагиат не допускается. Плагиатом считается смысловое совпадение решений студентов (например, идентичные решения с точностью до названий переменных). При обнаружении плагиата 0 за работу ставится всем участвующим, даже если можно однозначно определить, кто у кого списал.
Используется стандартное арифметическое округление, округляется только итоговая оценка.
Лекции
Лекция 1 (04.02.2022). Введение в статистику и ML. [Конспект] [Запись лекции]
Лекция 2 (04.02.2022). Теория вероятностей. [Конспект] [Запись лекции]
