Технологии анализа больших данных — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 60: Строка 60:
 
===== Семинар 4 =====
 
===== Семинар 4 =====
  
 +
[https://drive.google.com/file/d/1-ySVrenknLMvbENSubZ4P9uyY5eAHsI_/view Данные для тренировки]
 
[https://docs.google.com/document/d/12U1igaihaY-8a4rtQ3la_8QCceTUqOayrAG7jkbmGsE/edit?usp=sharing Самостоятельная тут]
 
[https://docs.google.com/document/d/12U1igaihaY-8a4rtQ3la_8QCceTUqOayrAG7jkbmGsE/edit?usp=sharing Самостоятельная тут]
  

Версия 06:31, 14 мая 2019

О курсе

Курс позволяет получить целостное представление о возможностях и ограничениях современных статистических методов и машинного обучения, а также об особенностях анализа данных для решения задач, возникающих в области государственного управления.

Материалы курса

Лекции

Дата Тема Презентация
04.04.2019 Введение. Применимость анализа данных в повседневной жизни. Анализ данных в государственном управлении: области, задачи Лекция 1
18.04.2019 Введение в анализ данных. Описательные статистики. Корреляционный анализ Лекция 2
25.04.2019 Введение в машинное обучение. Регрессионный анализ. Лекция3
16.05.2019 Методы машинного обучения. Классификация -
23.05.2019 -
30.05.2019 Визуализация данных 1 -
06.06.2019 Визуализация данных 2 -
13.06.2019 - -

Семинары

Семинар 1

Самостоятельная работа:

Смотреть здесь

Входной контроль:

Смотреть тут

Презентация:
Нажимать сюда

Семинар 2


ДемоДатасет C2
СР2
СР2 для 182, 183, 185

Семинар 3

Презентация тут

Демодлялогических

Самостоятельная тут

Семинар 4

Данные для тренировки Самостоятельная тут

Ведомости и оценки

Накопленная оценка формируется следующим образом:

0,05*Овходной+0,6*СР+0,35*ДЗ , где:

  • Овходной -входной тест для определения текущего уровня
  • СР - средняя оценка по еженедельным самостоятельным работам
  • ДЗ - большое дз по курсу

Оценка по курсу формируется следующим образом:

0,5*Онакопленная + 0.5*Оэкзамен

Ведомости

181 группа 182 группа 183 группа 184 группа 185 группа

Преподаватели курса

Лекции

Бурова Маргарита Борисовна

Семинары

Группа Семинарист Ассистент Контакты
БГУ181 Бурова Маргарита Борисовна Саломатин Юрий yuvsalomatin@edu.hse.ru, https://vk.com/id114420853
БГУ182 Горбунов Александр Андреевич Федоров Павел psfedorov@edu.hse.ru
БГУ183 Горбунов Александр Андреевич Федоров Павел psfedorov@edu.hse.ru
БГУ184 Бурова Маргарита Борисовна Черных Татьяна tochernykh@edu.hse.ru, vk.com/tanicher
БГУ185 Горбунов Александр Андреевич Екатерина Стасева kate.staseva8@gmail.com, vk.com/katy_staseva