Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-17 — различия между версиями
(→Общая информация) |
м (→Семинары) |
||
| Строка 19: | Строка 19: | ||
| 19.01.2016 || Линейная алгебра, Python NumPy. Проверочная по вводному занятию || [https://shad.people.yandex.net/notebooks/17/numpy%20tutorial.ipynb notebook с занятия] | | 19.01.2016 || Линейная алгебра, Python NumPy. Проверочная по вводному занятию || [https://shad.people.yandex.net/notebooks/17/numpy%20tutorial.ipynb notebook с занятия] | ||
|- | |- | ||
| − | | 26.01.2016 || Работа с таблицами и визуализация, Python Pandas и | + | | 26.01.2016 || Работа с таблицами и визуализация, Python Pandas и Matplotlib. Проверочная по NumPy. Выдача первого домашнего задания || |
|} | |} | ||
Версия 13:46, 25 января 2016
Общая информация
Семинаристы: Гитман Игорь, Захаров Егор.
Занятия проходят по вторникам 3-ей парой в аудитории 4335
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com (просьба указывать тему в соответствии с шаблоном)
Семинары
| Дата | Тема | Материалы |
|---|---|---|
| 12.01.2016 | Вводное занятие | |
| 19.01.2016 | Линейная алгебра, Python NumPy. Проверочная по вводному занятию | notebook с занятия |
| 26.01.2016 | Работа с таблицами и визуализация, Python Pandas и Matplotlib. Проверочная по NumPy. Выдача первого домашнего задания |
Оформление писем
Просьба придерживаться данного стиля оформления темы письма, иначе оно не будет получено:
- Вопросы: [ИАД-17] Вопрос
- Сдача заданий: [ИАД-17] Задание N, ФИО
Сдача домашних заданий
- Максимальная оценка за задание — 10 баллов + (при наличии) бонусные баллы
- Для каждого домашнего задания будет установлен дедлайн. Штраф за день просрочки: 0.2 балла, датой сдачи считается дата отправки письма с заданием
- Имена файлов, которые вы прикрепляете к письму, должны содержать вашу фамилию на латинице, например Ivanov.ipynb
- Просьба отправлять на почту курса только итоговую версию задания
Обращаем внимание, что плагиат будет строго наказываться.
Задания вы можете выполнять как на виртуальной машине, так и на своём компьютере. При этом нами рекомендуется второй вариант, потому что неработоспособность виртуальной машины не будет являться уважительной причиной для просрочки дедлайна. Руководство по установке iPython и необходимых библиотек находится здесь. Для работы понадобится следующий базовый минимум установленных пакетов: Jupyter, iPython, NumPy, SciPy, Scikit-learn, Matplotlib.
