imported>Igtm: /* Расписание семинаров */

2016-06-13T10:42:18Z

Расписание семинаров

Новая страница

== Общая информация ==
{|
| valign="top"|
* Семинары в поддержку курса [http://wiki.cs.hse.ru/Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных Введение в анализ данных ] .
* Семинаристы: Игорь Гитман и Анастасия Рысьмятова.
* Почта: "hse.minor.dm+18@gmail.com"
|}

== Выставление оценки ==

# На семинарах по некоторым темам будут проводиться проверочные работы.
# Также за курс будут выданы несколько практических заданий, которые будут оцениваться по десятибалльной шкале. На выполнение каждого практического задание будет даваться 2 недели. Штраф за просрочку сдачи составляет 0.2 балла в день.
# Оценка за работу в семестре будет ставиться исходя из набранных баллов.
# В конце семестра разрешается переписать одну пропущенную по любой причине проверочную работу. Также разрешается переписать все проверочные, пропущенные по уважительной причине.
# Результаты работ [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jZL_-ELf0Ogj2XHa6VVbkg8vrInycv2-Z9UR5keLDfM/edit#gid=1316267013| ИАД - 18]

==Расписание семинаров==

{| class="wikitable"
!Дата !! № занятия !! Занятие !! Материалы
|-
|12 января 2016 || align="center"|1 || Вводный семинар. Обсуждение основных понятий анализа данных.||
[https://docs.google.com/document/d/1rYzhPxOvY5xy7vD1SDnZz1ykodDeHfV7P4-qChElJT0/edit Неструктурированные материалы]
|-
|19 января 2016 || align="center"|2 || Python для анализа данных. NumPy. || [http://nbviewer.jupyter.org/github/AnastasiaRysmyatova/ipython_notebooks/blob/master/ipython_notebook2.ipynb ipython notebook с семинара ]
|-
|26 января 2016 || align="center"|3 || Python для анализа данных. Pandas. Matplotlib. ||
[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/l5ug7dlxj416e4a/sem_3.ipynb ipython notebook с семинара]
|-
|02 февраля 2016 || align="center"|4 || Решение задач. ||
[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/ks0uai62dpaw7y7/seminar_4.ipynb задачи]
|-
|09 февраля 2016 || align="center"|5 || Градиентный спуск. Линейная регрессия. ||
[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/w9s7ayz8kzl03ni/seminar_5.ipynb ipython notebook с семинара]

[https://www.dropbox.com/s/lo10gizj4eyv26w/seminar_5_slid.pdf?dl=0 слайды]
|-
|16 февраля 2016 || align="center"|6 || Градиентный спуск. ||
|-
|01 марта 2016 || align="center"|7 || Градиентный спуск. Понятия Ridge и Lasso регрессии. ||
[https://www.dropbox.com/s/cujciffsgrz93jg/assignment_gradient_descent.pdf?dl=0 Домашнее задание]
|-
|15 марта 2016 || align="center"|8 || Теория вероятностей. Решение задач на формулу полной вероятности и формулу Байеса.||
[https://www.dropbox.com/s/lydfd3bss5ke47z/%D0%A2%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B5%D1%80_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8.pdf?dl=0 Задачи]
|-
|15 марта 2016 || align="center"|9 || Консультация. Ridge и Lasso регрессии. ||
[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/t8fum2v9zuaduwz/sem_6.ipynb ipython notebook]
|-
|22 марта 2016 || align="center"|10 || Линейные алгоритмы классификации. Логистическая регрессия. ||
|-
|5 апреля 2016 || align="center"|11 || Подготовка к коллоквиуму. ||

|-
|19 апреля 2016 || align="center"|12 || Решающие деревья. ||
[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/ssmbi9f3lkosral/decision_trees.ipynb ipython notebook]
|-
|26 апреля 2016 || align="center"|13 || Пример работы с реальными данными (разбор проекта). ||
[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/uh64e2mcu9dy924/project_s.ipynb ipython notebook]
|-
|10 мая 2016 || align="center"|14 || Случайные леса (Random Forest). Метод главных компонент (PCA). ||
[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/9e1vabeu5fpm9ch/decision_trees.ipynb RF_notebook ]
[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/rhipwex1oz4av9r/PCA.ipynb PCA_notebook]
|-
|17 мая 2016 || align="center"|15 || Кластеризация. ||
|-
|24 мая 2016 || align="center"|16 || Решение задачек с [http://hackerrank.com hackerrank.com] ||
[https://www.hackerrank.com/challenges/battery [1]],
[https://www.hackerrank.com/challenges/stat-warmup [2]],
[https://www.hackerrank.com/challenges/predicting-house-prices [3]],
[https://www.hackerrank.com/challenges/predicting-office-space-price [4]],
[https://www.hackerrank.com/challenges/document-classification [5](*)]
|-
|31 мая 2016 || align="center"|17 || Метрические алгоритмы. Метод ближайших соседей.||
[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/70gqz2jvm0z1cl7/KNN.ipynb KNN_notebook ]
|-
|7 июня 2016 || align="center"|18 || Поиск ассоциативных правил. Алгоритм APriori||
[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/m2glg69zfh06xwh/associative%20rules.ipynb notebook],
[https://www.dropbox.com/s/xgulaxel6364hew/responses.csv?dl=0 данные],
[https://www.dropbox.com/s/o83vr5fei1frack/ML_marketing.pdf?dl=0 презентация]
|}

==Практические задания==
[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/v6g0ld6y6vc5zmu/HW1_Username.ipynb Практическое задание №1 "Изучение Numpy, Pandas, Matplotlib"]

[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/6i734tudomxku56/HW2_Username.ipynb Практическое задание №2 "Методы линейной регрессии"]

[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/xpsuv6l33om4d6p/project.ipynb Проект. Начало.] ([https://www.dropbox.com/s/obcxbpwawie3zqy/student-mat.csv?dl=0 student-mat.csv], [https://www.dropbox.com/s/37pxauy419lakz5/student-por.csv?dl=0 student-por.csv])

[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/0sny4z944ckdhhb/DecisionTree.ipynb Практическое задание №3 "DecisionTree"]

[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/c3hzq1z7h7tym2z/RF_KNN.ipynb Практическое задание №4 "Random Forest, KNN"]

[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/93s0tyzp0c5ey8y/project2.ipynb Проект. Продолжение.] ([https://www.dropbox.com/s/obcxbpwawie3zqy/student-mat.csv?dl=0 student-mat.csv], [https://www.dropbox.com/s/37pxauy419lakz5/student-por.csv?dl=0 student-por.csv])

[http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/xjadj6v91blbufj/HW5_Username.ipynb Практическое задание №5 "Метод главных компонент"]. Срок сдачи: 19.06.2016 (задание не является обязательным!)

[https://www.dropbox.com/s/oo3ev457tkg5jxe/data_task1.csv?dl=0 data_task1], [https://www.dropbox.com/s/ym5qsyrxwtyhma6/data_task2.csv?dl=0 data_task2]

Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-18 - История изменений

imported>Igtm: /* Расписание семинаров */