Технологии анализа больших данных ГМУ 1 курс 2019/2020

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

О курсе

Курс читается на 1 курсе ОП "Государственное и муниципальное управление", в 4 модуле.

Преподаватели

Лекции

Бурова Маргарита Борисовна

Семинары

Группа Семинарист Ассистент
191 Бурова Маргарита Борисовна Авдеева Ника
192 Бурова Маргарита Борисовна Веселова Кристина
193 Курмуков Анвар Илдарович Анна Глухова
194 Курмуков Анвар Илдаровчи Марк Ермаков
195 Пузырев Дмитрий Александрович
196 Пузырев Дмитрий Александрович

Материалы курса

Лекции

Дата лекции Тема Презентация Запись
1 07/04/2020 Введение в анализ данных в ГМУ Лекция 1 Лекция 1
2 16/04/2020 Генеральная совокупность и выборка. Описательные статистики Лекция 2
3 23/04/2020 Корреляция. Визуализация. Лекция 3
4 07/05/2020 Машинное обучение. Регрессионный анализ.
5 14/05/2020 Регрессионный анализ. Предобработка данных. Классификация. Лекции 5-6
6 21/05/2020 Классификация. Кластеризация. Лекции 5-6
7 28/05/2020
8 04/06/2020 КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА


Семинары

Тема Материалы к занятию Запись
1 Введение в Python Семинар 1
2 Введение в Python Семинар 2, Презентация
3 Введение в Python: чтение данных, циклы Семинар 3 , Презентация 193, 194
4 Библиотека Pandas Семинар 4 (COVID) Семинар 4 (191 и 192), Список названий регионов России 193
5 Библиотека NumPy Семинар 5 193
6 Корреляция и линейная регрессия Семинар 6 [1]
7 Линейная регрессия dropbox
нужно скачать датасет
193
8 Классификация и визуализация Семинар 8 193
9 Визуализация Семинар 9 Данные Еще данные 193
10 ЗАЩИТЫ ПРОЕКТОВ ЗАЩИТЫ ПРОЕКТОВ

Установка анаконды

Мы рекомендуем вам пользоваться дистрибутивом (сборкой) Anaconda https://www.anaconda.com/download/, выбираем вариант Python или 3.7 version и нажимаем "Download". Запускаем exe-шный файл и следуем инструкциям установки.

Важно!!!

В процессе установки не забыть и нажать галочку "add to PATH"

Ура, у вас установился дистрибутив Python с целым рядом нужных библиотек!

Но вполне вероятно, что мы вас попросим установить какие-то еще библиотеки для курса. Если это понадобится, делаем следующее:

1) находим с помощью поиска по системе программку "anaconda promt"

2) набираем в появившейся строке conda install -c anaconda pip (это менеджер библиотек на питоне, через него обычно ставятся новые библиотеке)

3) набираем там же pip install <имя нужной библиотеки>

Тесты

Домашние задания

Все дедлайны и задания будут публиковаться и сдаваться в системе lms.