Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-19 — различия между версиями

Версия 20:17, 13 февраля 2016

Выложено домашнее задание №1. Срок сдачи - 16 февраля

Семинаристы: Нина Полякова, Андрей Квасов

Чтобы задать вопрос по курсу/отправить домашнее задание следует написать письмо на hse.minor.dm@gmail.com

Тема письма _обязательно_ должна соответствовать формату: [ИАД-19], Фамилия Имя, Ваш текст

Скачать файл с домашним заданием без GitHub и танцев с бубном.

Примечание: при выполнении задания запрещается использовать все библиотеки кроме NumPy, Pandas, Matplotlib

Материалы по установке Jupyter на свой компьютер можно найти на cтраницe курса на github.com

Дата	№ занятия	Занятие	Материалы
12 января 2016	1	Вводный семинар. Обсуждение основных понятий анализа данных.
19 января 2016	2	Python для анализа данных. Pandas.	IPython Notebook "Pandas_(sem2)"
26 января 2016	3	Python для анализа данных. Numpy. Проверочная работа.	IPython Notebook "Numpy_1(sem3)"
2 февраля 2016	4	Python для анализа данных. Numpy часть 2. Matplotlib. Линейная алгебра. Выдача ДЗ №1 (до 16.02.16 до 23:59)	IPython Notebook "NumpyScipyMatplotlib_(sem4)"
9 февраля 2016	4	Python для анализа данных. Метод градиентного спуска	Семинар лектора майнора ИАД, Евгения Соколова, с объяснением свойств градиента и метода градиантного спуска (+ линейные классификаторы)

@@ Строка 30: / Строка 30: @@
   |26&nbsp;января&nbsp;2016 || align="center"|3 || Python для анализа данных. Numpy. Проверочная работа.||
   [http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/0zy77b188bl2oy1/Numpy_1%28sem3%29.ipynb IPython Notebook "Numpy_1(sem3)"]
+ |-
+ |2&nbsp;февраля&nbsp;2016 || align="center"|4 || Python для анализа данных. Numpy часть 2. Matplotlib. Линейная алгебра.  Выдача ДЗ №1 (до 16.02.16 до 23:59)||
+ [http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/rpqgd7kof6i7fkg/NumpyScipyMatplotlib_%28sem4%29.ipynb IPython Notebook "NumpyScipyMatplotlib_(sem4)"]
+ |-
+ |9&nbsp;февраля&nbsp;2016 || align="center"|4 || Python для анализа данных. Метод градиентного спуска||
+ [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15/lecture-notes/Sem07_linear.pdf Семинар лектора майнора ИАД, Евгения Соколова, с объяснением свойств градиента и метода градиантного спуска (+ линейные классификаторы)]
   |}