Введение в Data Science 21-22

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

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

GitHub с материалами

Канал в Телеграме для объявлений

Анонимная Google-форма для фидбэка

Записи лекций

Семинары

Группа Семинарист Учебные ассистенты Ссылка Ссылка на чат Материалы семинаров
БМБ207 Владимир Омелюсик Никита Горевой Teams Чат Материалы
БММ203 Маргарита Бурова София Сурова Чат
БММ204 Пётр Панов София Сурова Чат
БМБ204 Юлия Тукмачева Айк Микаелян Чат
БММ202 Юлия Тукмачева Айк Микаелян Чат
БМБ203 Дима Третьяков Светалана Кондратьева Zoom Чат
БМБ208 Дима Третьяков Светалана Кондратьева Zoom Чат
БММ201 Настя Максимовская Полина Ясакова Zoom на вторник Zoom на пятницу Чат
БМБ205 Кутынина Екатерина Анна Герцог Чат
БМБ206 Кутынина Екатерина Анна Герцог Чат

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 (04.04.2022). Введение в статистику и ML. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 2 (04.04.2022). Теория вероятностей. [Конспект] [Запись лекции]

Семинары

Семинар 1. Повторение Python. [Тетрадка]

Семинар 2. Введение в Pandas. [Тетрадка]

Домашние задания

Полезные материалы