imported>Esokolov: Новая страница: «== О курсе == В рамках курса «Введение в анализ данных» студенты овладевают базовыми понят…»

2017-01-17T20:54:17Z

Новая страница: «== О курсе == В рамках курса «Введение в анализ данных» студенты овладевают базовыми понят…»

Новая страница

== О курсе ==
В рамках курса «Введение в анализ данных» студенты овладевают базовыми понятиями и методами машинного обучения, учатся применять их в задачах анализа данных, а также приобретают практические навыки специалиста по анализу данных (data scientist). Практические задания и итоговый проект выполняются с использованием языка Python и инструментов PyData (iPython Notebook, NumPy, Pandas, scikit-learn и др.). 

'''Читается:''' 3-4 модуль 2-го курса, 2015/2016 учебный год. 
'''Пререквизиты:''' Введение в программирование 
'''Трудоемкость:''' 5 кредитов 
'''Программа дисциплины:''' [https://electives.hse.ru/data/2016/03/17/1127454607/Введение%20в%20анализ%20данных%20(17-03-2016).docx ссылка] 

=== Продолжительность ===
'''Всего:''' 72 аудиторных часа: 
'''Из них:'''
* 36 часов лекций
* 36 часов практических занятий

=== Формы контроля ===
* проверочные работы на семинарах
* домашние задания
* проект по анализу данных
* экзамен

==Учебный процесс==

===Полезные ссылки===
Написать отзыв (анонимно): http://goo.gl/forms/RwdMxnChST 

'''Второй поток'''

Почта потока (для домашних заданий и вопросов): [mailto:hse.minor.dm@gmail.com hse.minor.dm@gmail.com]

Почта лектора: [mailto:sokolov.evg@gmail.com sokolov.evg@gmail.com]

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jZL_-ELf0Ogj2XHa6VVbkg8vrInycv2-Z9UR5keLDfM/edit?usp=sharing Таблица с оценками]

Подписаться на рассылку (информация об отменах и переносах занятий): напишите пустое письмо на [mailto:hse-minor-datamining-2+subscribe@googlegroups.com hse-minor-datamining-2+subscribe@googlegroups.com]

===Расписание лекций===

Все занятия проходят по вторникам на ул. Шаболовка, 26.

{| class="wikitable"
|-
! Пара !! Группы !! Преподаватель
|-
| 2, 10.30-11.50 || Второй поток, ИАД-11 – ИАД-20 (К-10) || Соколов Евгений Андреевич
|-
| 3, 12.10-13.30 || Первый поток, ИАД-1 – ИАД-10 (К-9) || Игнатов Дмитрий Игоревич
|}

===Расписание семинаров===

Все занятия проходят по вторникам на ул. Шаболовка, 26.

{| class="wikitable"
|-
! Пара !! Группа !! Преподаватель !! Группа !! Преподаватель !! Группа !! Преподаватель !! Группа !! Преподаватель !! Группа !! Преподаватель
|-
| 1, 09.00-10.20 || ИАД-8 (ауд.4335) || Панов || ИАД-11 (ауд.3214) || Козлова || ИАД-13 (ауд.4336) || Ромов || ИАД-20 (ауд.3203) || Струминский || ИАД-19 (ауд.4428) || Квасов, Полякова
|-
| 2, 10.30-11.50 || ИАД-4 (ауд.4336) || Умнов || ИАД-8 (ауд.4335) || Панов || ИАД-9 (ауд.4427) || Папулин || ИАД-10 (ауд.4336) || Зиннурова || ||
|-
| 3, 12.10-13.30 || ИАД-12 (ауд.3214) || Козлова || ИАД-14 (ауд.4427) || Папулин || ИАД-15 (ауд.4336) || Зиннурова || ИАД-16 (ауд.3203) || Даулбаев, Чиркова || ИАД-17 (ауд.4335) || Гитман, Захаров
|-
| 3, 12.10-13.30 || ИАД-18 (ауд.4428) || Гитман, Рысьмятова || || || || || || || ||
|-
| 4, 13.40-15.00 || ИАД-2 (ауд.4427) || Папулин || ИАД-3 (ауд.4428) || Шестаков || ИАД-5 (ауд.3203) || Паринов || ИАД-6 (ауд.3214) || Кашницкий || ИАД-7 (ауд.4336) || Умнов
|-
| 5, 15.10-16.30 || ИАД-1 (ауд.4427) || Папулин || ИАД-6 (ауд.3214) || Кашницкий || || || || || ||
|}

===Программа лекций===
[[Файл:how-to-download.png|thumb|right|200px|Файлы со слайдами очень легко скачать с GitHub с помощью кнопки Raw!]]

Лекция 1 (12.01.2016). Введение в машинное обучение и анализ данных. [[https://db.tt/c9XsAVym Слайды, 1 поток]] [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/lectures/lecture01-intro.pdf Слайды, 2 поток]]

Лекция 2 (19.01.2016). Постановки задач в машинном обучении. Примеры прикладных задач. [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/lectures/lecture02-intro.pdf Слайды]]

Лекция 3 (26.01.2016). Линейная алгебра и анализ данных. [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/lectures/lecture03-linalg.pdf Слайды]]

Лекция 4 (02.02.2016). Математический анализ и анализ данных. [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/lectures/lecture04-calculus.pdf Слайды]]

Лекция 5 (9.02.2016). Теория вероятностей и анализ данных. [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/lectures/lecture05-probability.pdf Слайды]]

Лекция 6 (16.02.2016). Математическая статистика и анализ данных. [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/lectures/lecture06-statistics.pdf Слайды]]

Лекция 7 (01.03.2016). Линейная регрессия. [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/lectures/lecture07-linreg.pdf Слайды]]

Лекция 8 (15.03.2016). Линейная классификация. [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/lectures/lecture08-linclass.pdf Слайды]]

Лекция 9 (22.03.2016). Оценивание качества алгоритмов. [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/lectures/lecture09-quality.pdf Слайды]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15/lecture-notes/Sem05_metrics.pdf Доп. материал: конспект по метрикам качества]]

Консультация (05.04.2016). Обзор: линейные модели и оценивание качества.

Лекция 10 (19.04.2016). Решающие деревья. [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/lectures/lecture10-trees.pdf Слайды]]

Лекция 11 (26.04.2016). Решающие деревья и случайные леса. [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/lectures/lecture11-trees-forests.pdf Слайды]]

Лекция 12 (10.05.2016). Понижение размерности данных. [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/lectures/lecture12-reduction.pdf Слайды]]

Лекция 13 (17.05.2016). Кластеризация. [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/lectures/lecture13-clustering.pdf Слайды]]

Лекция 14 (31.05.2016). Метрические методы. [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/lectures/lecture14-knn.pdf Слайды]]

Лекция 15 (07.06.2016). Анализ частых множеств признаков и ассоциативных правил. [[https://www.dropbox.com/s/whe9dhdqt2g5mng/ARFIM-ADMinor.pdf?dl=0 Слайды]]

Дополнительные материалы. [[https://www.dropbox.com/s/5w53twcuct7bm24/ML_marketing.pdf?dl=0 Слайды Ю. Кашницкого]] [[http://www.machinelearning.ru/wiki/images/7/7c/Voron-ML-AssocRules-slides.pdf Слайды К.В. Воронцова]]

Лекция 16 (14.06.2016). Заключительная лекция.

===Страницы семинаров===
* ИАД-1, Папулин С.Ю.
* ИАД-2, Папулин С.Ю.
* [[Minor_da2016_gr3|ИАД-3, Шестаков А.]]
* [[Майнор_Анализ_Данных_ИАД-4|ИАД-4, Умнов А.В.]]
* [[Minor_da2016_gr5|ИАД-5, Паринов А.А.]]
* [[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/ИАД-6|ИАД-6, Кашницкий Ю.С.]]
* [[Майнор_Анализ_Данных_ИАД-7|ИАД-7, Умнов А.В.]]
* ИАД-8, Панов А.И.
* ИАД-9, Папулин С.Ю.
* [[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных/ИАД-10,_ИАД-15|ИАД-10, Зиннурова Э.А.]]
* [[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных/ИАД-11,12|ИАД-11, Козлова А.]]
* [[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных/ИАД-11,12|ИАД-12, Козлова А.]]
* [[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных/ИАД-13|ИАД-13, Ромов П.А.]]
* ИАД-14, Папулин С.Ю.
* [[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных/ИАД-10,_ИАД-15|ИАД-15, Зиннурова Э.А.]]
* [[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных/ИАД-16|ИАД-16, Даулбаев Т., Чиркова Н.]]
* [[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных/ИАД-17|ИАД-17, Гитман И., Захаров Е.]]
* [[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных/ИАД-18|ИАД-18, Гитман И., Рысьмятова А.]]
* [[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных/ИАД-19|ИАД-19, Квасов А., Полякова Н.]]
* [[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных/ИАД-20|ИАД-20, Струминский К.]]

=== Коллоквиум ===
В рамках курса предусмотрен промежуточный контроль знаний в рамках устного коллоквиума.

Дата проведения: 12 апреля

[https://docs.google.com/document/d/17rXxZvS1gjZUwvns-bFrh1lsR2I5HygeNKJm5ZJQd_E/edit?usp=sharing Список вопросов]

На коллоквиуме студенту будет предложено 5 вопросов из списка, каждый из которых "стоит" 2 балла.

Расписание:

1 пара (5215): ИАД-8, ИАД-13, ИАД-14, ИАД-20

2 пара (К-10): ИАД-4, ИАД-9, ИАД-10, ИАД-11, ИАД-15, ИАД-16, ИАД-19

3 пара (К-9): ИАД-2, ИАД-3, ИАД-12, ИАД-17, ИАД-18

4 пара (5215): ИАД-1, ИАД-5, ИАД-6, ИАД-7

=== Экзамен ===
Дата проведения экзамена: 21 июня

[https://docs.google.com/document/d/1WRtQqhegOwV1l7McyJAm-y4ql65B_6dY3z5YkRgpe1k/edit?usp=sharing Список вопросов]

На экзамене студенту будет предложено 3 вопроса из списка, а также будет задан вопрос о содержании проекта. По усмотрению преподавателя могут быть заданы дополнительные вопросы для уточнения оценки.

Распределение по аудиториям можно найти в РУЗ.

==Полезные материалы==
===Курсы по машинному обучению и анализу данных===
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29 Курс по машинному обучению К.В. Воронцова]
* [https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning Видеозаписи лекций курса Школы Анализа Данных, К.В. Воронцов]
* [https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis Coursera: Машинное обучение и анализ данных (специализация)]
* [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Coursera: Введение в машинное обучение, К.В. Воронцов]
* [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Coursera: Machine Learning, Andrew Ng]

===Статьи===
* [http://www.toptal.com/machine-learning/machine-learning-theory-an-introductory-primer An Introduction to Machine Learning Theory and Its Applications: A Visual Tutorial with Examples]
* [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ A Visual Introduction to Machine Learning]

===Книги===
* Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
* Boris Mirkin. Core Concepts in Data Analysis: Summarization, Correlation, Visualization. 2010.
* James, Witten, Hastie, Tibshirani. An Introduction to Statistical Learning. 2013.

[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]

Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016 - История изменений

imported>Esokolov: Новая страница: «== О курсе == В рамках курса «Введение в анализ данных» студенты овладевают базовыми понят…»