Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 23:21, 9 ноября 2018; Id step (обсуждение | вклад)
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 | Ахманаева Соня |
БМО172 | Попенова Полина Сергеевна | Пузырев Дмитрий |
БМО173 | Попенова Полина Сергеевна | Максим Артемьев |
БМО174 | Степанюк Ирина Дмитриевна | Закирова Ксения |
Материалы курса
Лекции
№ | Дата лекции | Тема | Презентация |
---|---|---|---|
1 | 4 сентября 2018 г. | Введение в анализ данных в международных отношениях. | Лекция 1 |
2 | 4 сентября 2018 г. | Основные понятия статистики. Описательные статистики. Типы признаков. | Лекция 2 |
3 | 25 сентября 2018 г. | Корреляционный анализ. Проверка статистических гипотез. | Лекция 3 |
4 | 25 сентября 2018 г. | Машинное обучение. Регрессионный анализ. | Лекция 4 |
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
Все материалы для домашних заданий и семинаров можно найти на github или в dropbox.
№ | Дата семинара | Тема | Материалы к занятию | ||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 08.09.2018 | Введение в Python: типы данных, переменные | dropbox github http://pythontutor.ru/ | ||||||||||||||
2 | 15.09.2018 | Введение в Python: контейнеры (списки, словари), условия | Семинар 2 github | ||||||||||||||
3 | 22.09.2018 | Введение в Python: циклы (for, while), list comprehension | dropbox github | ||||||||||||||
4 | 29.09.2018 | Введение в Python: функции. Библиотека Pandas. | dropbox github Не забудьте помимо задания скачать датасет! | ||||||||||||||
5 | 06.10.2018 | Библиотеки Pandas и NumPy. | dropbox github Не забудьте помимо задания скачать датасет! | ||||||||||||||
6 | 09.10.2018 (174) | Корреляции, линейная регрессия | dropbox github ДЗ6 | ||||||||||||||
6 | 13.10.2018 (17{1, 2, 3}) | Корреляции, линейная регрессия | dropbox github ДЗ6 | ||||||||||||||
7 | ... | Линейная регрессия. | dropbox github Про датасет. Не забудьте. Пожалуйста. | ||||||||||||||
8 | 03.11.2018 | Классификация и визуализация | dropbox github |
9 | 10.11.2018 | Визуализация | dropbox github |
} Домашние заданияДомашние задания сдаются в систему anytask (потребуется зарегистрироваться). Все дедлайны и задания будут публиковаться там. Как зарегистрироваться на курс:
Инвайты по группам:
Как скачать с github
Критерии оценивания и ведомостиОценка 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 Оценки |