Машинное обучение (факультет экономических наук) — различия между версиями
Tipt0p (обсуждение | вклад) |
Tipt0p (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 30: | Строка 30: | ||
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Страница !! Расписание | ! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Страница !! Расписание | ||
|- | |- | ||
| − | | 4 курс эконома, простая | + | | 4 курс эконома, простая || Артем Филатов || Анастасия Рогачевская || || пятница 12:10, ауд. 5215 |
|- | |- | ||
| − | | 4 курс эконома, сложная | + | | 4 курс эконома, сложная || [https://www.hse.ru/staff/bbd Борис Демешев] || || || пятница 12:10, ауд. 2205 |
|- | |- | ||
| − | | 3 курс эконома, простая | + | | 3 курс эконома, простая || Георгий Звонка || || || суббота 16:40, ауд. 2205 |
|- | |- | ||
| − | | 3 курс эконома, сложная | + | | 3 курс эконома, сложная || Евгений Егоров || || || понедельник 9:00, ауд. 3316 |
|- | |- | ||
| − | | совбак, простая | + | | совбак, простая || [https://www.hse.ru/staff/is Илья Щуров] || || || вторник, 18:10, ауд. 3317 |
|- | |- | ||
| − | | совбак, сложная | + | | совбак, сложная || Артем Филатов || Ксения Вальчук || || среда 13:40, ауд. 4428 |
|- | |- | ||
|} | |} | ||
Версия 17:04, 2 сентября 2017
Содержание
О курсе
Лекторы: Екатерина Лобачева, Алексей Артемов
Лекции проходят по пятницам, 10:30 - 11:50, ауд. 5215.
Полезные ссылки
[ Программа курса]
Репозиторий на GitHub с материалами курса
Репозиторий на GitHub с конспектами лекций Евгения Соколова
Почта курса: ml.econom.hse@gmail.com
Формат темы письма (обязательно соблюдайте его!):
- Вопрос - номер группы по данному курсу - Фамилия Имя — для вопросов;
- Практика {номер задания} - номер группы по данному курсу - Фамилия Имя — для сдачи практических домашних заданий.
Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAERI0duQMnhSawsR2A
Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/ABAXWEIJR7rcclSWVZfFhg
Оставить отзыв на курс: [ форма]
Вопросы по курсу можно задавать на почту курса, а также .
Семинары
| Группа | Преподаватель | Учебный ассистент | Страница | Расписание |
|---|---|---|---|---|
| 4 курс эконома, простая | Артем Филатов | Анастасия Рогачевская | пятница 12:10, ауд. 5215 | |
| 4 курс эконома, сложная | Борис Демешев | пятница 12:10, ауд. 2205 | ||
| 3 курс эконома, простая | Георгий Звонка | суббота 16:40, ауд. 2205 | ||
| 3 курс эконома, сложная | Евгений Егоров | понедельник 9:00, ауд. 3316 | ||
| совбак, простая | Илья Щуров | вторник, 18:10, ауд. 3317 | ||
| совбак, сложная | Артем Филатов | Ксения Вальчук | среда 13:40, ауд. 4428 |
Правила выставления оценок
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
- Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и выполнение теоретических домашних заданий
- Практические домашние работы на Python
- Соревнование по анализу данных
- Устный коллоквиум в конце 1-го модуля
- Устный экзамен
Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:
Oитоговая = 0.7 * Oнакопленная + 0.3 * Оэкз
Оценка за работу в семестре вычисляется по формуле
Oнакопленная = 0.2 * Oсамостоятельные + 0.6 * Одз + 0.2 * Околлоквиум
Оценка за самостоятельную работу вычисляется как среднее по всем самостоятельным, оценка за домашнюю работу — как среднее по всем практическим заданиям и соревнованию.
По курсу возможно получение оценки автоматом без сдачи экзамена. Необходимым условием для получения автомата является накопленная оценка, равная 8 или выше.
Правила сдачи заданий
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются.
При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.
При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён (при этом получить дополнительные баллы за призовые места на конкурсе можно только при участии в общий срок).
Лекции
Семинары
- Семинар 1: Python, numpy, pandas, matplotlib и прочие страшные звери.
