Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Основы работы с данными

2019-04-11T18:16:31Z

Haidaansko:

==Темы курса==
===Обработка данных, статистика, проверка гипотез===
'''Тема 1 '''
Введение в курс. Вводная информация по анализу данных, примеры использования из отрасли. Демонстрация анализа данных на «неочевидном» статистическом примере (можно взять пример про «похудение» и статистическую значимость. Несколько примеров, где отсутствие грамотного анализа приводило к неблагоприятным последствиям (можно рассказать историю о финансировании Билл-Гейтсом маленьких школ и показать на примере опыта «орел-решка» эффект регрессии к среднему).

'''Тема 2 ''' Вводная информация о основах статистики (распределения, параметры гистограммы (отличие медианы, моды и среднего арифметического), уровень значимости, дисперсия, доверительные интервалы. Примеры анализа статистики на прикладных отраслевых задачах (распределение доходов телезрителей).

'''Тема 3 ''' Тест и расчет эксперимента. Тест на знание основ статистики. Расчет характеристик распределения. Расчет характеристик гистограммы распределения, построение гистограммы распределения.

'''Тема 4 ''' Искажения статистических данных. Основные приемы манипулирования данными (см. книги «Статистика и Котики» и «Как лгать при помощи статистики». Интерактивная игра: найди манипуляцию. Интерактивная игра: «обмани друга».

'''Тема 5 ''' Теория проведения эксперимента. Проведение эксперимента зависимости одной величины от другой. Проведение 20 измерений высоты отскока мяча от высоты падения. Расчет доверительного интервала. Расчет доверительного интервала. Расчет уровня значимости. Проверка истинности гипотезы для p уровня значимости.

'''Тема 6 ''' Расчет уровня значимости. Проверка истинности гипотезы для p уровня значимости. A/B тест. Проверка гипотезы на основе А/B теста.

'''Тема 7 ''' Программные средства расчета статистик. Тест по итогам пройденной темы. Выполнение расчета статистик в MS Studia ML или RapidMiner. Освоение программных средств для расчета статистических параметров.

===Основы машинного обучения===
'''Тема 8 ''' Основы машинного обучения (что это такое, задача классификации, регрессии, кластеризации), основные проблемы и метрики. Примеры использования машинного обучения на прикладных отраслевых задачах (рекомендательные системы).

'''Тема 9 ''' Виды данных, отличие характеристик и целевой функции, пред. обработка данных. Метрики качества, ошибки первого и второго рода. Тест на знание основ ML.

'''Тема 10 ''' Знакомство с MS AZURE. Построение бинарного классификатора.

'''Тема 11 ''' Знакомство с MS AZURE. Решение задачи регрессии. Построение модели предсказания.

'''Тема 12 ''' Решение задачи кластеризации. Кластеризация данных на основе задачи «Ирисы» (сегментация клиентской базы).

'''Тема 13 ''' Решение задачи поиска аномалий. Поиск аномалий для задачи кредитного скоринга. Решение задачи прогнозирования временного ряда. Прогнозирование временного ряда.

'''Тема 14 ''' Решение задачи подбора оптимального алгоритма классификации. Подбор оптимального алгоритма для решения задачи классификации. (в формате соревнования, победитель получит дополнительные баллы).

'''Тема 15 ''' Тест по итогам пройденной темы. Подбор оптимальных параметров алгоритма. Подбор оптимальных параметров алгоритма для решения задачи классификации.

'''Тема 16 ''' Дополнительное задание (найти набор данных из отрасли и либо рассчитать достоверность гипотезы, либо построить прогностический алгоритм). Начисление экстра баллов за задание.

===Работа в Power BI и SPSS===
'''Тема 17 ''' Что такое BI и как это используется в медиа. Как правильно собирать данные для бизнес анализа, как определить бизнес-метрики. Как поставить задачу для сбора данных: введение в базы данных. Тезаурус бизнес-аналитика: от аффинити до конверсий. Инструменты, которые используются для BI: GA, Tableu, Power BI. Визуализация бизнес дата-сета.

==Проверочные задания ==
===Задание 1. Тест на знание основ статистики===
Тест из 10 вопросов с 2-4 вариантами ответов.
===Задание 2. Проведение эксперимента показывающего случайное распределение===
Проведение 100 измерений высоты отскока мяча.
===Задание 3. Расчет характеристик распределения===
Расчет характеристик гистограммы распределения, построение гистограммы распределения.
===Задание 4. Проведение эксперимента зависимости одной величины от другой===
Проведение 20 измерений высоты отскока мяча от высоты падения.
===Задание 5. Расчет доверительного интервала===
Расчет доверительного интервала.
===Задание 6. Расчет уровня значимости===
Проверка истинности гипотезы для p уровня значимости.
===Задание 7. A/B тест===
Проверка гипотезы на основе А/B теста.
===Задание 8. Тест по итогам пройденной темы===
Тест из 10 вопросов с 2-4 вариантами ответов.
===Задание 9. Выполнение расчета статистик в MS Studia ML или RapidMiner===
Освоение программных средств для расчета статистических параметров.
===Задание 10. Тест на знание основ ML===
Тест из 10 вопросов по пройденному материалу.
===Задание 11. Построение бинарного классификатора===
Построение классификатора на основе данных о пассажирах с Титаника.
===Задание 12. Решение задачи регрессии===
Построение модели предсказания стоимости авто.
===Задание 13. Решение задачи кластеризации===
Кластеризация данных на основе задачи «Ирисы»
===Задание 14. Решение задачи прогнозирования временного ряда===
Прогнозирование временного ряда.
===Задание 15. Решение задачи поиска аномалий===
Поиск аномалий для задачи кредитного скоринга.
===Задание 16. Решение задачи подбора оптимального алгоритма классификации===
Подбор оптимального алгоритма для решения задачи классификации.
===Задание 17. Тест по итогам пройденной темы===
Тест из 10 вопросов по пройденному материалу.
===Задание 18. Подбор оптимальных параметров алгоритма===
Подбор оптимальных параметров алгоритма для решения задачи классификации.

==Критерии оценивания==
Оценки по всем формам текущего контроля выставляются по 10-ти балльной шкале.
При оценивании заданий преподаватель опирается на следующие критерии:
===Раздел 1 (задания с 1 по 9)===
====Задания 1,8====
*Количество правильных ответов
====Задание 2–7, 9====
*Факт выполнения
*Правильность расчета
*Понимание производимых действий
===Раздел 2 (задания с 10 по 18)===
====Задания 10, 17====
*Количество правильных ответов
====Задание 11–16, 18====
*Факт выполнения
*Правильность расчета
*Понимание производимых действий

===Итоговая оценка за курс===

Итоговая оценка за курс расчитывается по следующей формуле:

Oитог = 0.1 * Oп + 0.45 * ОРаздел 1 + 0.45 * ОРаздел 2, где

*Oп - оценка за посещаемость
*ОРаздел 1 - средняя арифметическая оценка за задания 1-9
*ОРаздел 2 - средняя арифметическая оценка за задания 10–18

Способ округления оценки за раздел — арифметический. Округление производится после выполнения всех вычислений внутри формулы, т.е. после умножения оценки за определенный вид деятельности на коэффициент она не округляется. Округляется только итоговая оценка.

==Полезные материалы==

#Статистика и котики»: АСТ; Москва; 2018
# [https://www.coursera.org/learn/stats-for-data-analysis Курс «Построение выводов по данным»]
# Дарелл Хафф. Как лгать при помощи статистики — М.: Альпина Паблишер, 2015.
# Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. Петер Фалех.
#Искусственный интеллект. Современный подход.Стюарт Рассел, Питер Норвиг.
#Математические основы машинного обучения и прогнозирования. Владимир Вьюгин.
#The Elements of Statistical Learning. The Elements of Statistical Learning. 2003
#NTRODUCTION TO MACHINE LEARNING. Nils J. Nilsson. 1998
#I Heart Logs: Event Data, Stream Processing, and Data Integration. Jay Kreps. 2014
# https://studio.azureml.net
#https://www.gnu.org/software/pspp/
#https://docs.microsoft.com/ru-ru/power-bi/guided-learning/

О факультете

2019-04-02T11:08:08Z

Haidaansko: Добавлена ссылка на курс "Дискретная оптимизация 2019"

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =
== Курсы за 2018/19 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Calculus_DSBA_2018/2019 | Calculus I DSBA (ПАД)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2019_(С%2B%2B,_основной_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (С++, основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[LAaG_DSBA_2018/2019 | LAaG DSBA]]

[[Дискретная_математика_1_2018/2019 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Discrete Mathematics DSBA |Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming | Introduction to programming DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_2 | Introduction to programming 2 DSBA (ПАД)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Алгебра на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Алгебра на ПМИ (основной поток)]]

[[Algebra_DSBA_2018/2019 | Algebra DSBA]]

[http://hsealgebra19.wikidot.com Алгебра на ПИ]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[http://math-info.hse.ru/s18/t Дифференциальные уравнения]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-basic2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Факультатив Теория вычислений]]

||

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_Методы_2018 | Численные методы ]]

[[PDC | Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Theory_of_Computing_2018_2019 | Theory of Computing, AMI]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2018)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_РС|НИС Распределенные системы]]

[[Основные методы анализа данных]]

[[Теория баз данных]]

[[Непрерывная оптимизация/2019|Непрерывная оптимизация (161-162)]]

[[Непрерывная оптимизация (163-167)]]

[[Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2019|Data analysis]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

[[Intro to DL Blended | Intro to DL Blended]]

[[Дискретная оптимизация 2019 | Дискретная оптимизация 2019]]

||

[[Statistical_learning_theory_2018_2019 | Introduction to statistical learning theory]]

[[Анализ_неструктурированных_данных-2018 |Анализ неструктурированных данных ]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2018|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[НИС_Науки_о_данных_2018/2019|НИС Науки о данных]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2018)|НИС Распределенные системы]]

[[Теория_Информации_2018/2019|Теория информации]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[Методы_и_системы_обработки_больших_данных_(осень_2018)|Методы и системы обработки больших данных]]

[[Философия_науки_2018|Философия науки]]

[[Теория баз данных]]

[[ConvAppr19 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы (ТИ)]]

[[Функциональное программирование 2019 | Функциональное программирование]]

[[A_Theorist's_Toolkit_2018_2019 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

||
[[Дополнительные главы теории вероятностей 2019 | Дополнительные главы теории вероятностей 2019]]

[[Дополнительные главы математической статистики 2019 | Дополнительные главы математической статистики 2019]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2018/2019]]

[[dopglavy_DM_1819|Допглавы дискретной математики]]

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_2018/2019 | Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2018/2019]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2019)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Функциональный анализ (весна_2019) | Функциональный анализ (весна_2019)]]

||

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[Основы программирования на Python весна 2019 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(филология)|Цифровая грамотность]] || Филология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИИ_и_культурология)|Цифровая грамотность]] || История искусств и Культурология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИЯМК_2019)|Цифровая грамотность]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019|Анализ и визуализации данных]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Научно-исследовательский_семинар_2019| Научно-исследовательский семинар]] || Политология || 1 курс || 3 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_в_Python_2019|Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Программирование_(python)_для_лингвистов|Программирование (Python) для лингвистов]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[ПМСАР-1|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 3-4 модули
|-
| [[Искусственный интеллект и большие данные_(2019)|Искусственный интеллект и большие данные]] || Дизайн, Мода, Современное искусство || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Информационный менеджмент: Введение в Data Science|Информационный менеджмент: Введение в Data Science]] || Управление бизнесом Маркетинг и рыночная аналитика || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Технологии анализа больших данных|Технологии анализа больших данных]] || ГМУ || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)|Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|}

=== 1 семестр ===

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019|Основы анализа данных в международных отношениях]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction_to_Data_Culture_2018-2019|Introduction to Data Culture]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(востоковедение)|Цифровая грамотность]] || Востоковедение || 1 курс || 1 модуль
|-
| [[Разработка управленческих решений в маркетинге | Разработка управленческих решений в маркетинге]] || Маркетинг и рыночная аналитика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Информационные технологии в деятельности юриста_2018-2019| Информационные технологии в деятельности юриста]] || Юриспруденция || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Машинное обучение на матфаке 2018/2019| Машинное обучение]] || Факультет математики || 2-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули)|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Программирование_(python)_для_лингвистов|Программирование (Python) для лингвистов]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018|Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 3 курс || 1, 2, 4 модули
|-
| [[Машинное обучение (ФЭН)]] || Факультет экономических наук || 3-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[Программирование_(python)_для_экономистов|Программирование (Python) для экономистов]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(философия)|Цифровая грамотность]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(историки)|Цифровая грамотность]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]] || Физика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Статистический анализ в среде R (Социологи 1 семестр 2 модуль)|Статистический анализ в среде R ]] || Социология || 4 курс || 2 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|}

==Courses of the Statistical Learning Theory program==
[[Neurobayesian_models_2019|Neurobayesian models]]

= Архив =

== Курсы за 2017/18 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток,_1_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток, 1 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_2_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 2 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_3_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 3 модуль)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2017/2018 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 | Алгоритмы и структуры данных – 1 (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2017/2018 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra18.wikidot.com Алгебра на ПИ]

||
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический анализ-3 на ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математический анализ на ПМИ_2017/2018 | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-pilot2017/2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2017_2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2017/2018 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2017/2018)| Дифференциальные уравнения]]

||
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2017_2018 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_методы_2017 | Численные методы]]

[[Statistics of Stochastic Processes|Статистика случайных процессов 2018]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении | Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]

[[Statistical_learning_theory | Introduction to statistical learning theory]]

[[Основные_методы_анализа_данных_(специализация_АДИС) | Основные методы анализа данных на ПМИ]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_Распределенные_системы_(3_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Непрерывная_оптимизация | Непрерывная оптимизация]]

[[ Сложность_и_логика| Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2018 | Data Analysis на ПИ]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных Машинное обучение на больших данных]

[[Дискретная_оптимизация | Дискретная оптимизация]]

||

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[Философия_науки_2017 | Философия науки]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Байесовские методы машинного обучения 2017 | Байесовские методы машинного обучения]]

[[Функциональное программирование 2018 | Функциональное программирование]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

||

[[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2017/2018]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2017-2018 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)]]

[[Маго-лего "Линейная алгебра в приложениях" весна 2018 | Линейная алгебра в приложениях (маго-лего)]]

[[Функциональный анализ 2017/18 | Функциональный анализ на ПМИ (факультатив)]]

[[Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы) | Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)]]

[[Дополнительные главы дискретной математики 2017/18 | Дополнительные главы дискретной математики (факультатив)]]

[[Цифровые технологии в гуманитарных науках]]

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==

=== 2 семестр ===

[[Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр)|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 2 семестр: ИЯМК, Филология, История искусств, Культурология, 1 курс)]] 
[[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)]] 
[[Introduction_to_Data_Culture|Introduction to Data Culture (HSE and University of London Parallel Degree Programme in International Relations, 1 year)]] 
[[ИИ_и_БД|Искусственный интеллект и большие данные (ОП "Дизайн", "Мода", 1 курс)]] 
[[Программирование_(python)_для_лингвистов|Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 2 семестр)]] 
[[Основы анализа данных в международных отношениях|Основы анализа данных в международных отношениях (ОП "Международные отношения", 2 курс, 4 модуль)]] 
[[Введение в data science (2_семестр)|Профориентационный семинар (блок по введению в data scicence) (Факультет социальных наук — 2 семестр: Социология, 1 курс)]] 
[[Введение в Data Science| Введение в Data Science (ФБиМ, 4 модуль)]] 

=== 1 семестр ===

[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 1 семестр: История, Философия, 1 курс)]] 
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]] 
[[Программирование (python) для лингвистов | Программирование (python) для лингвистов (факультет гуманитарных наук)]] 
[[Извлечение и анализ интернет-данных | Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)]] 
[[Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017) | Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)]] 
[[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] 
[[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] 

== Курсы магистратуры Финансовые технологии и анализ данных ==

[[Вероятностные_модели_и_прикладная_статистика_в_финансовой_математике|Вероятностные модели и прикладная статистика в финансовой математике]]

[[Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных|Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных]]

== Courses of Data Science master program/Курсы магистерской программы "Науки о данных" ==

[[Introduction to Machine Learning and Data Mining|Introduction to Machine Learning and Data Mining]]

== Курсы за 2016/17 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3-4 курс !! майноры
|-
|

[[Математический анализ на ПМИ_2016/2017 | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная алгебра и геометрия_2016/2017 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]

[[Дискретная_математика_1_2016/2017 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017_пилотный_поток | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2016/2017 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra17.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]

||

[[Математический анализ_2016/2017 | Математический анализ-3 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математически_анализ_3_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2016_2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная математика_2_2016/2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2016/2017 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория вероятностей_2016/2017 | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2016/2017_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Факультатив_теория_вычислений_2016/2017 | Факультатив теория вычислений на ПМИ]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_(факультатив,_2017) | Дополнительные главы теории вероятностей (факультатив)]]

[[Дифференциальные_уравнения_(2_курс,_2016/2017) | Дифференциальные уравнения]]

[[Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) | Математическая статистика на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы ]]

||

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2016/2017 | НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2016_2017 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Прикладной_статистический_анализ_данных | Прикладной статистический анализ данных на ПМИ]]

[[Численные_методы_в_анализе_данных | Численные методы в анализе данных на ПМИ]]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Статистика_случайных_процессов_(курс_лекций,_ФКН_ВШЭ) Вероятностные модели и статистика случайных процессов на ПМИ]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Opt Методы оптимизации на ПМИ (специализации МОП и РС)]

[[Методы_оптимизации_(весна_2017)|Методы оптимизации 2 (дискретная оптимизация)]]

[[НИС_Распределенные_системы_(осень_2016) | НИС Распределенные системы]]

[[Анализ и верификация алгоритмов биржевой торговли | Анализ и верификация алгоритмов для систем биржевой торговли ]]

[[Программирование_на_графических_процессорах | Программирование на графических процессорах]]

[[ЯРПО | Языки разработки ПО (курс по выбору) на ПМИ]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2017 | Data analysis на ПИ]]

[[Базы данных 2 | Базы данных 2 ]]

[[Компьютерные сети 2 | Компьютерные сети 2]]

[[Машинное_обучение_на_больших_данных | Машинное обучение на больших данных на ПМИ]]

||

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора) | Современные методы машинного обучения (курс майнора)]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_программирование_2016/2017 | Введение в программирование (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2016-2017 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных| Прикладные задачи анализа данных (курс майнора)]]

|}

{|width=100%
|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2015/16 учебный год ===
{|
|-
| [[Технологии программирования|Технологии программирования на ПМИ]]
|-
|[[ОиМП-2015|Основы и методология программирования на ПМИ]]
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2016]]
|-
|[[Линейная алгебра и геометрия_2015/2016 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]
|-
|[[Алгебра_2015/2016 | Алгебра на ПМИ]]
|-
|[http://hsealgebra.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]
|-
|[[Компьютерные системы]]
|-
|[[Математический анализ на ПМИ_2015/2016 | Математический анализ на ПМИ]]
|-
|[[Факультатив_Матпрактикум | Матпрактикум (факультатив) на ПМИ]]
|-
|[[Data analysis (Software Engineering)]] 
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016|Введение в анализ данных (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[НИС Машинное обучение и приложения|НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]
|-
|[[Архитектура компьютеров и системное программирование (ПМИ_4, 2015/2016)|Архитектура компьютеров и системное программирование (4 курс)]]
|-
|[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2015/2016)| Дифференциальные уравнения]]
|-
|[[Введение в VBA|Введение в VBA]]
|}

|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2014/15 учебный год ===
{|
|-
|[[Основы и методологии программирования]] 
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2015 | Алгоритмы и структуры данных]] 
|-
|[[Анализ данных (Программная инженерия)]] 
|-
|[[Алгебра_2014/2015 | Алгебра]] 
|-
|[[Magolego_sna_2015| MAGoLEGO Social Network Analysis]]
|}

==== Проектная работа ====
{|
|-
|[[Проектная работа]] 
|-
|[[Учебная практика 1 курс (2016)]]
|-
|[[Проектная работа 2 курс (2016)]]
|}


|}

== Мероприятия факультета компьютерных наук ==
=== Summer School 2015 ===
[[Introduction to Natural Language Processing|Introduction to Natural Language Processing]]
#[[Lecture 1. Introduction|Introduction]]
#[[Lecture 2. Tokenization and word counts|Tokenization and word counts]]
#[[Lecture 3. POS tagging. Key word and phrase extraction|POS tagging. Key word and phrase extraction]]
#[[Lecture 4. Parsing|Parsing]]
#[[Lecture 5. Language sources|Language sources]]
#[[Lecture 6. Synonyms and near-synonyms detection|Synonyms and near-synonyms detection]]
#[[Lecture 8. Suffix trees for NLP|Suffix trees for NLP]]
#[[NLP References|References]]

== Архив ==
* [[Учебная практика 1 курс (2015)]]

DM2-pilot2018/2019

2018-10-02T09:53:16Z

Haidaansko: /* Домашние задания */

= Дискретная математика на 2-ом курсе ПМИ (пилотный поток)=

Лекции проходят по понедельникам в аудитории 205 в 9:00-10:20. Первая лекция 3 сентября.

===Лектор:===

М.Н. Вялый vyalyi@gmail.com

===Семинаристы:===

171 Вялый Михаил Николаевич, vyalyi@gmail.com, ассистент Гайдамашко Даниил Олегович, dogaydamashko@edu.hse.ru

172 Козачинский Александр Николаевич, kozlach@mail.ru, '''[https://t.me/joinchat/GQufoAxIyP9j-KerqpkDgg группа в телеграме для вопросов]''', ассистент Ракитин Денис Романович, drrakitin@edu.hse.ru

===Ссылки===

[[ Информация о курсе ДМ-2 (правила оценивания) | Информация о курсе ДМ-2 (правила оценивания) ]]

[[ Литература по курсу ДМ-2 | Литература по курсу ДМ-2 ]]

[https://www.dropbox.com/s/q1xqbmlniw4u6an/main-ver.pdf?dl=0 Записки по материалам курса.]

[https://www.dropbox.com/s/bxpbt7eq5oyknut/KonspektyOsnovnojPotok.pdf?dl=0 Конспект лекций о линейном программировании для основного потока. Содержит только то, что рассказывалось или будет рассказано на лекциях основного потока. Зато в этом конспекте изложение по возможности упрощено и улучшено.]

[https://www.dropbox.com/s/uwdsbj5xymnqqbt/res-lect-revised.pdf?dl=0 Конспект лекций о методе резолюций]

=== Консультации ===

171 группа: М.Вялый по вторникам 15:10-16:40, ком. 219. Первая консультация 11 сентября.

172 группа: Козачинский по понедельникам 13:40-15:00, ком. 617.

===Материалы занятий===

====Домашние задания====

'''[https://www.dropbox.com/s/r6tr70f61qk98nm/hw03DM2-pilot.pdf?dl=0 Домашнее задание 3]''' 171 группа - 15 октября; 172 группа - 19 октября

'''[https://www.dropbox.com/s/bbtlhaqxykagxz5/hw02DM2-pilot.pdf?dl=0 Домашнее задание 2]''' 171 группа - 1 октября; 172 группа - 5 октября

'''[https://www.dropbox.com/s/b8z57369cuwt95i/hw01DM2-pilot.pdf?dl=0 Домашнее задание 1]''' Сроки выполнения: 171 группа - к 17 сентября, 172 группа - к 21 сентября, защита к 26 октября.

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1AanoJxVuqYlH1YKxGIGP6ZFisAIup5J2I1ptKjny98g/edit#gid=0 Оценки (171 группа)] !! [https://www.dropbox.com/s/6w9pja8750q7l0m/172_results.xlsx?dl=0 Оценки (172 группа)]
|}

====Лекции ====

'''1 октября''' Введение в симплекс-метод. Грани полиэдров, размерности граней. Грани - множества оптитмальных решений задач ЛП на полиэдре. Общая схема симплекс-метода. Локальное улучшение целевой функции. Критерий оптимальности текущего решения.

'''24 сентября''' Соотношения дополняющей нежесткости. Приложения двойственности ЛП. Задача о максимальном потоке. Теорема Форда-Фалкерсона. Матричные игры с нулевой суммой. Существование равновесия в смешанных стратегиях.

'''17 сентября''' Критерий совместности систем линейных неравенств и двойственность. Лемма Фаркаша и ее геометрический смысл. Конечно порожденные и полиэдральные конусы. Двойственная задача ЛП. Теорема двойственности в ЛП.

'''10 сентября''' Системы линейных неравенств. Метод исключения переменных Фурье-Моцкина. Геометрические приложения: проекция полиэдра - полиэдр, политоп (выпуклая оболочка конечного числа точек) - полиэдр. Критерий совместности системы линейных неравенств.

'''3 сентября''' Примеры задач линейного программирования: задача о составлении раствора,
задача о назначениях, транспортная задача. Семантические и синтаксические следствия из систем линейных неравенств. Полиэдры и задача ЛП. Преобразования задач ЛП и систем неравенств. Канонические виды задач ЛП.

==== Семинары ====

'''[https://www.dropbox.com/s/rf0lzj34plglplo/cw05DM2-pilot.pdf?dl=0 Задачи к 5 семинару]'''

'''[https://www.dropbox.com/s/ionttln4a8d1d0e/cw04DM2-pilot.pdf?dl=0 Задачи к 4 семинару]'''

'''[https://www.dropbox.com/s/comqfj5ezfzri7a/cw03DM2-pilot.pdf?dl=0 Задачи ко третьему семинару]'''

'''[https://www.dropbox.com/s/tgrhegllheirq9z/cw02DM2-pilot.pdf?dl=0 Задачи ко второму семинару]'''

'''[https://www.dropbox.com/s/i5rrcu7gojjwazb/cw01DM2-pilot.pdf?dl=0 Задачи к первому семинару]'''