Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных

2018-01-17T20:29:46Z

Kvvalchuk:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 2-го курса [https://electives.hse.ru/2015/minor_intel/ майнора ИАД] в 3-4 модулях.

Проводится с 2015 года.

'''Лектор:''' [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]

Лекции проходят по средам, 10:30 - 11:50, ауд. 5215 (Шаболовка, 26).

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/ba/ami/courses/205537431.html Карточка курса и программа]

[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse Репозиторий с материалами на GitHub]

Почта для сдачи домашних заданий: hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://telegram.me/hse_minor_intro_dm_2018

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n6-_nCiIQYQQwDbqJKtDoKXNRlbEk3798nKTkOqc6YE/edit?usp=sharing Таблица с оценками]

Оставить отзыв на курс: [http://goo.gl/forms/RwdMxnChST форма]

'''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм лектору (esokolov@) или семинаристу.
Вопросы по материалам лекций лучше всего оформлять в виде [https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/issues Issue] в [https://github.com/esokolov/ml-minor-hse github-репозитории курса].

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Страница !! Расписание
|-
| ИАД-1 || [https://www.hse.ru/org/persons/ ??] || || || среда, 12:10 - 13:30, ауд.
|-
| ИАД-2 || [https://www.hse.ru/staff/?? ??] || Першин Максим [https://t.me/Skvidvardin Telegram], [mailto:max_pershin@bk.ru Mail] || || среда, 12:10 - 13:30, ауд.
|-
| ИАД-3 || [https://www.hse.ru/staff/?? ??] || Ковалев Евгений [https://t.me/blackitten13 Telegram], [https://vk.com/blackitten13 VK] || || среда, 09:00 - 10:20, ауд.
|-
| ИАД-4 || [https://www.hse.ru/staff/?? ??] || Вальчук Ксения [https://t.me/nu_takoe Telegram], [mailto:ksenia.valchuk@gmail.com Mail] || || среда, 12:10 - 13:30, ауд.
|-
| ИАД-5 || [https://www.hse.ru/staff/?? ??] || || || среда, 12:10 - 13:30, ауд.
|-
|}

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров
* Практические домашние работы на Python
* Контрольная где-то в середине курса
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

Oитоговая = 0.7 * Oнакопленная + 0.3 * Оэкз

Оценка за работу в семестре вычисляется по формуле

Oнакопленная = 0.2 * Oсамостоятельные + 0.6 * Одз + 0.2 * Оконтрольная

Оценка за самостоятельную работу вычисляется как среднее по всем самостоятельным, оценка за домашнюю работу — как среднее по всем практическим заданиям.

=== Правила сдачи заданий ===

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

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

Лекция 1 (17.01.2017). Введение в машинное обучение и анализ данных. [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/lectures-2018/lecture01-intro.pdf Слайды]]

== Коллоквиум ==

Вопросы прошлого года: https://docs.google.com/document/d/1jAiUeCYDPzeElDd5muzhVNQ4ylQFqs_iHPVseoSWlb4/edit?usp=sharing

Примеры задач прошлого года:
* Метрические методы, kNN [[http://nbviewer.jupyter.org/github/shestakoff/minor_da_2017/blob/master/colloc_knn.ipynb Примеры задач]]
* Линейные методы [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/colloquium-2017/colloquium_minor_problems_linear.pdf Примеры задач]]
* Решающие деревья [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/colloquium-2017/colloquium_minor_problems_trees.ipynb Примеры задач]]
* Метрики качества [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/colloquium-2017/colloquium_minor_problems_metrics.ipynb Примеры задач]]

== Экзамен ==

Вопросы прошлого года: https://docs.google.com/document/d/1IU2jEN5NU3tSuP_5YnFSS2GUDYxoLfSQ4dSy1B_a29M/edit?usp=sharing

[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/exam-2017/exam_problems_example.pdf Примеры задач прошлого года] (также могут войти задачи из коллоквиума)

Если накопленная оценка равна 6 или выше, то можно её автоматом перенести в накопленную. Необходимое условие — хорошая оценка за контрольную работу (точный порог будет объявлен позже).

==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.

== Страницы прошлых лет ==

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных/2016-2017 | 2016/17 учебный год ]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных/2015-2016 | 2015/16 учебный год ]]

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

Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных