Проектный семинар Прикладные задачи анализа данных-2021-22 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
м (add github link and Lena's pre-materials)
м (add hw section)
Строка 48: Строка 48:
  
 
В начале занятия - тест (4-5 несложных вопросов) по теме предыдущего занятия.
 
В начале занятия - тест (4-5 несложных вопросов) по теме предыдущего занятия.
 +
 +
== Домашние задания ==
 +
Будет 2 домашних задания. Предположительно, на временные ряды и нормализационные потоки, соответственно. С более подробной информацией вернёмся позже.

Версия 10:52, 1 июня 2022

О курсе

Занятия проводятся в [ Zoom] по вторникам в 19:00

Контакты

Канал курса в TG: AppliedDS channel link

Чат курса в TG: AppliedDS chat link

Преподаватель Контакты
Цвигун Аким Telegram
Гущин Михаил Telegram
Омелюсик Владимир Telegram

Материалы курса

Ссылка на плейлист курса на YouTube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzBxu4qWfjVDz9jyZk-1W02D

Ссылка на GitHub с материалами курса: [GitHub]

Занятие Тема Дата Преподаватель Материалы для самоподготовки к семинарам Дополнительные материалы
1 Поиск аномалий 31 мая Кантонистова Елена Лекция Жени Соколова, конспект
2 DL в рекомендательных системах 7 июня Аким Цвигун
4 Временные ряды 1 14 июня Владимир Омелюсик
4 Временные ряды 2 21 июня Владимир Омелюсик
5 EM-алгоритм 5 июля Максим Рябинин
6 Normalizing Flows 12 июля Михаил Гущин

Формула оценивания

Оценка = 0.3*тесты + 0.7*ДЗ

В начале занятия - тест (4-5 несложных вопросов) по теме предыдущего занятия.

Домашние задания

Будет 2 домашних задания. Предположительно, на временные ряды и нормализационные потоки, соответственно. С более подробной информацией вернёмся позже.