Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Mbburova (обсуждение | вклад) (→Лекции) |
Polyhex (обсуждение | вклад) |
||
Строка 58: | Строка 58: | ||
! № !! Дата семинара!! Тема !! Материалы к занятию | ! № !! Дата семинара!! Тема !! Материалы к занятию | ||
|- | |- | ||
− | | 1 || | + | | 1 || 08.09.2018 || Введение в Python || [https://www.dropbox.com/sh/dvyjqpabqxpun3t/AAAz55qNT9W5yD-h_NCeA1H7a/data_culture_hse/seminar_python_intro?dl=0&preview=python_intro_1.ipynb&subfolder_nav_tracking=1 dropbox] <br> [https://github.com/polyhex-sqr/data_culture_hse/blob/master/seminar_python_intro/python_intro_1.ipynb github] <br> http://pythontutor.ru/ |
|- | |- | ||
| 2 || || || | | 2 || || || | ||
Строка 90: | Строка 90: | ||
| 16 || || || | | 16 || || || | ||
|} | |} | ||
+ | |||
===Как скачать с [https://github.com/ github]=== | ===Как скачать с [https://github.com/ github]=== | ||
* можно зайти на [https://github.com/polyhex-sqr/data_culture_hse/ страницу репозитория] и скачать архив со всеми материалами: | * можно зайти на [https://github.com/polyhex-sqr/data_culture_hse/ страницу репозитория] и скачать архив со всеми материалами: |
Версия 23:17, 7 сентября 2018
Содержание
Важные даты и дедлайны
О курсе
Курс читается на 2 курсе ОП "Международные отношения", в 1-2 модулях.
Преподаватели
Лекции
Бурова Маргарита Борисовна
- VK Маргарита Бурова
- telegram: @burritas
Семинары
Группа | Семинарист | Ассистент |
---|---|---|
БМО171 | Бурова Маргарита Борисовна | |
БМО172 | Попенова Полина Сергеевна | |
БМО173 | Попенова Полина Сергеевна | |
БМО174 | Степанюк Ирина Дмитриевна |
Материалы курса
Лекции
№ | Дата лекции | Тема | Презентация |
---|---|---|---|
1 | 4 сентября 2018 г. | Введение в анализ данных в международных отношениях. | |
2 | 4 сентября 2018 г. | Основные понятия статистики. Описательные статистики. Типы признаков. | |
3 | 25 сентября 2018 г. | Корреляционный анализ. Проверка статистических гипотез. | |
4 | 25 сентября 2018 г. | Машинное обучение. Регрессионный анализ. | |
5 | 16 октября 2018 г. | Машинное обучение. Классификация и кластеризация. | |
6 | 16 октября 2018 г. | Визуализация данных. | |
7 | 6 ноября 2018 г. | Самостоятельная работа | |
8 | 6 ноября 2018 г. | Разбор самостоятельной работы. Сетевой анализ | |
9 | 20 ноября 2018 г. | Сетевой анализ | |
10 | 20 ноября 2018 г. |
Семинары
№ | Дата семинара | Тема | Материалы к занятию |
---|---|---|---|
1 | 08.09.2018 | Введение в Python | dropbox github http://pythontutor.ru/ |
2 | |||
3 | |||
4 | |||
5 | |||
6 | |||
7 | |||
8 | |||
9 | |||
10 | |||
11 | |||
12 | |||
13 | |||
14 | |||
15 | |||
16 |
Как скачать с github
- можно зайти на страницу репозитория и скачать архив со всеми материалами:
- Clone or download
- Download ZIP
- можно скачать архив с отдельной папкой:
- просто вставить ссылку на папку (пример ссылки) сюда
- Download
- можно скачать отдельный файл:
- открыть нужный файл (пример ссылки)
- кнопка Raw
- ПКМ и Сохранить как
- заменить расширение на Все файлы и удалить расширение .txt из имени
Критерии оценивания и ведомости
Оценка за курс вычисляется по следующей формуле:
0,7*Накопленная + 0,3*Экзамен
Формула для вычисления накопленной оценки:
Накопленная = 0,25*ДЗ1 + 0,25*ДЗ2 + 0,25*СР1 + 0,25*СР2