Просмотр кода страницы Профориентационный семинар (Data Culture)

== О курсе ==
Курс является частью Профориентационного семинара на 1 курсе ОП "Социология", читается в 4 модуле 2018/2019 учебного года.

Цель курса — знакомство слушателей с основами анализа данных.

Оценка по курсу составляет 40% от накопленной оценки по Профориентационному семинару и равна 
Оср  = (Оср1 + Оср2 + Оср3 + Оср4)/4 (среднее за четыре ДЗ).

== Преподаватели и контакты==

''' [https://www.hse.ru/org/persons/223276994 Рогович Татьяна (лектор)] [mailto:rogovich@gmail.com Почта] '''<br />

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Ассистент !! Чат группы
|-
| БСЦ181, БСЦ182 || Рогович Татьяна, [mailto:rogovich@gmail.com Почта]  ||  Филатов Михаил [mailto:mihfil1998@yandex.ru  Почта] || [https://t.me/NIS_Sociology_181 Чат 181] [https://t.me/NIS_Sociology_182 Чат 182]
|-
| БСЦ183, БСЦ184 || Саркисян Вероника, [mailto:impecopeco@gmail.com Почта] ||  Глухова Анна [mailto:asglukhova_1@edu.hse.ru Почта] || [https://t.me/joinchat/CB2Agxah0pZoD0oSQvnp1Q Чат 183] [https://t.me/joinchat/CB2Ag1SpM8EG7U2ptOVWCQ Чат 184]
|-
| БСЦ185 || Дайховская Ольга,  [mailto:daykhovskaya.hse@gmail.com Почта]|| -- || [https://t.me/joinchat/D5NISw-JSVYGzEdIoy-Lhw Чат 185] 
|-
| БСЦ186, БСЦ187 ||Старухин Ярослав, [mailto:vestnik.yar@gmail.com Почта] || Федоров Павел, [mailto:Psfedorov@edu.hse.ru Почта] || [https://t.me/joinchat/CB-mYlUuTI6565QCysk-Xg Чат 186-187]

|}


===Ведомости===
'''БСЦ181'''

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fUGAPfiJ3qka1mE2VdtHuHwAonkeUPCIJn2ykxAsSEY/edit?usp=sharing 181 ДЗ1 Опрос]

'''БСЦ182'''

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1BemCIb07WATm-Naf2t4vjvffBHCRvWUzsYn5kjooODw/edit?usp=sharing 182 ДЗ1 Опрос]

'''БСЦ183'''

'''БСЦ184'''

'''БСЦ185'''

'''БСЦ186'''

'''БСЦ187'''

== Материалы курса ==

{| class="wikitable"
|-
! № !! Неделя !! Тема !! Лекция !! Семинар !! Домашнее задание  
|-
|  1  || 15.04 - 21.04  || Введение в анализ данных и ML. Введение в постановку гипотез и поиск исследовательского вопроса || [https://docs.google.com/presentation/d/1LaWeLxyyIJ6t3Ja5Jrm3_3yUOevsCtL8y-wtgUyiBjQ/edit?usp=sharing Лекция 1 Презентация]  || [https://docs.google.com/presentation/d/1EAVFuH3QNrmZzxaCmqrtO0hP-eUgVgjnv1WIQeVYUPA/edit?usp=sharing Семинар 1 Презентация]|| [https://docs.google.com/document/d/1r8sOP9c3p7buoSaocgb1xlsJ3fHSNhUS8cPy1mnU21w/edit# ДЗ_1 Опрос Дедлайны, документы, критерии] <br />   
|-
|  2  || 22.04 - 28.04  || Основы работы с Jupyter Notebook и Pandas. Работа с табличными данными, фильтрация и агрегация  || NA  || [https://github.com/rogovich/2019_POS_Sociology/blob/master/Data/2_3_Seminar.zip Titanic.csv] [https://github.com/rogovich/2019_POS_Sociology/blob/master/Files/2_Seminar.ipynb Семинар 2 Блокнот] || NA  || <br />   | 
|-
|  3  || 13.05 - 19.05  ||Big Data и социальные науки. Где брать цифровые данные? Этика, анонимность и данные (лекция). Дескриптивные статистики и работа с пропущенными данными (семинар) || [https://docs.google.com/presentation/d/1zywiWRqB1lpUY1IX9QJ7d4zAn1nuuubN0Nq7zpTCNCE/edit?usp=sharing Лекция 2] || [https://github.com/rogovich/2019_POS_Sociology/blob/master/Files/3_Seminar.ipynb Семинар 3 Блокнот] || [https://github.com/rogovich/2019_POS_Sociology/tree/master/Homework ДЗ2 Работа с табличными данными] || <br />   | 
|-
|  4  || 20.05 - 26.05 || Введение в машинное обучение: первое приближение. Методы: kNN и решающие деревья (лекция). Визуализации в Python. Библиотека matploltlib (семинар). || [https://docs.google.com/presentation/d/1MtMYyb65Mg8D85paH-8Z8GDy951LMvV5Uol4pjXArdo/edit?usp=sharing Лекция 3] || [https://github.com/rogovich/2019_POS_Sociology/blob/master/Data/4_Seminar.zip Семинар 4 данные] [https://github.com/rogovich/2019_POS_Sociology/blob/master/Files/4_Seminar.ipynb Семинар 4 Блокнот] || [https://github.com/rogovich/2019_POS_Sociology/tree/master/Homework ДЗ3 Визуализации]  || <br />   | 
|-
|  5  || 27.05 - 02.06  || Разбираем кейс ML: предсказание с помощью решающих деревьев  || NA || [https://github.com/rogovich/2019_POS_Sociology/blob/master/Data/5_Seminar.zip Семинар 5 данные] || [https://github.com/rogovich/2019_POS_Sociology/blob/master/Homework/4_HW_Survey_Analysis.ipynb ДЗ4 Анализ Собранных данных] ||<br />   
|-
|}

[https://www.anaconda.com/distribution/ Здесь можно скачать Анаконду, нужная версия 3.7]
Выбираете сперва свою операционную систему, потом нужную версию Анаконды. 
<gallery>
Файл:Anaconda.png
</gallery>
После установки у вас на рабочем столе создастся ярлык.

== Полезные ссылки и материалы ==
Базовые учебники

1.	David Julian, Designing Machine Learning Systems with Python, PACKT, 2016

2.	Gene Kim, Kevin Behr, George Spafford, The Phoenix Project: A Novel About IT, DevOps, and Helping Your Business Win, IT Revolution Press, 2014

3.	Jennifer Davis, Katherine Daniels, Effective DevOps: Building a Culture of Collaboration, Affinity, and Tooling at Scale, O'Reilly Media, Inc., 2016

4.	Mark C. Layton, Agile Project Management For Dummies, John Wiley & Sons, 2012