Основы обработки больших данных 2020 — различия между версиями
Kris ros (обсуждение | вклад) |
Kris ros (обсуждение | вклад) |
||
Строка 18: | Строка 18: | ||
Все вебинары начинаются в 19:30. | Все вебинары начинаются в 19:30. | ||
− | '''Вебинар 1''' 4 февраля -- Зимовнов Андрей Вадимович | + | *'''Вебинар 1''' 4 февраля -- Зимовнов Андрей Вадимович |
− | '''Вебинар 2''' 18 февраля -- Бардуков Анатолий Андреевич | + | *'''Вебинар 2''' 18 февраля -- Бардуков Анатолий Андреевич |
− | '''Вебинар 3''' 3 марта -- Космачев Алексей Дмитриевич | + | *'''Вебинар 3''' 3 марта -- Космачев Алексей Дмитриевич |
Ассистенты: Анвардинов Шариф Ринатович | Ассистенты: Анвардинов Шариф Ринатович |
Версия 14:53, 21 февраля 2020
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов 4-го курса ПМИ ФКН ВШЭ в 3 модуле.
Лектор: Зимовнов Андрей Вадимович
Лекции, которые вы смотрите в онлайне бесплатно, вот тут: https://www.coursera.org/learn/big-data-essentials
Канал в telegram для объявлений:
Вебинары
- Вебинар 1. Базовый спарк + скринкаст в колаб на простых примерах
- Вебинар 2. SQL + Spark SQL + скринкаст в колаб на логах
- Вебинар 3. Hashing trick и большие линейные модели + скринкаст в колаб на датасете с оф. сайта
Все вебинары начинаются в 19:30.
- Вебинар 1 4 февраля -- Зимовнов Андрей Вадимович
- Вебинар 2 18 февраля -- Бардуков Анатолий Андреевич
- Вебинар 3 3 марта -- Космачев Алексей Дмитриевич
Ассистенты: Анвардинов Шариф Ринатович
Консультации
Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.
При необходимости, можно писать на почту или в Telegram:
Анатолий - @sindb
Алексей - @adkosm
Шариф - @shedx
Правила выставления оценок
Оценка за курс выставляется по оценке за практическое домашнее задание.
Правила сдачи заданий
Присылайте jupyter notebook, если сдаёте несколько раз в названии указывайте дату версии.
Для сдачи: https://www.dropbox.com/request/n4WtzIbtObuLE8kCwbLU
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.
Практическое домашнее задание
Суть задания: с помощью Spark SQL посчитать различные статистики по данным (5 баллов), собрать датасет для VW и запустить обучение (5 баллов).
По ссылке найдёте подробное описание и помощь в настройке окружения в колабе https://bit.ly/BDEHOME
Дата выдачи - 18 февраля
Дедлайн - 14 марта
Экзамен
Дата: -
Полезные материалы
Книги
- Ron Bekkerman, Mikhail Bilenko, John Langford. Scaling up Machine Learning: Parallel and Distributed Approaches, Cambridge University Press, 2011.
- Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman. Mining of Massive Datasets, Cambridge University Press, 2014.
- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series), The MIT Press, 2016.
- Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh Wills. Advanced Analytics with Spark: Patterns for Learning from Data at Scale, O'Reilly Media, 2015.