Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Основы анализа данных в международных отношениях

2018-04-10T12:01:48Z

Will Student:

== О курсе ==
Курс читается на 2 курсе ОП "Международные отношения", в 4 модуле.
==Преподаватели==
===Лекции===
Бурова Маргарита Борисовна

* [mailto:mbburova@gmail.com E-mail]
* [https://vk.com/burrita VK Маргарита Бурова]
* telegram: @burritas

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Ассистент
|-
| БМО161 || Бурова Маргарита Борисовна || [https://t.me/MRArtemev Максим Артемьев]
|-
| БМО162|| [https://t.me/polyhex Попенова Полина Сергеевна] || [https://t.me/rseny Арсений Турышев]
|-
| БМО163|| [https://t.me/polyhex Попенова Полина Сергеевна] || [https://t.me/adhaesitadimo Пузырев Дмитрий]
|-
| БМО164|| [https://t.me/pet67 Петросян Артур Тигранович] || [https://t.me/ksemiya Закирова Ксения]
|}

== Материалы курса ==
===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Дата лекции!! Тема !! Презентация
|-
| 1 || 3 апреля 2018 г. || Введение в анализ данных. Описательные статистики. Корреляции || [https://github.com/burrita/datacultureMO/blob/master/Лекция%201.pdf Лекция 1]
|-
| 2 || 3 апреля 2018 г. || Регрессии. Введение в проверку гипотез. Ошибки 1 и 2 рода. || [https://github.com/burrita/datacultureMO/blob/master/Лекция2.pdf Лекция 2]
|-
| 3 || 10 апреля 2018 г. || ||
|-
| 4 || 10 апреля 2018 г. || ||
|-
| 5 || 17 апреля 2018 г. || ||
|-
| 6 || 17 апреля 2018 г. || ||
|}

===Семинары===
[https://github.com/polyhex-sqr/data_culture_hse/blob/master/seminar1/python_intro.ipynb Семинар 1] [http://pythontutor.ru Веб-уроки по Python] (для желающих)[https://www.dropbox.com/sh/2fn28iaqhiburns/AADYP8q2SXXDyDVKVk7gPeiVa?dl=0 Альтернативная ссылка на семинар 1] (Dropbox)

== Критерии оценивания и ведомости ==

Оценка за курс складывается из следующих форм контроля:
* Индивидуальный проект (ДЗ1)
* Групповой проект с устной защитой (ДЗ2)
* Две самостоятельных аудиторных работы, состоящих из теоретических вопросов и практического задания (СР1 и СР2)
* Письменный экзамен

Оценка за курс вычисляется по следующей формуле:

0,6*Накопленная+0,4*Экзамен

Формула для вычисления накопленной оценки:

0,25*ДЗ1+ 0,25*ДЗ2 + 0,25 *СР1 +0,25*СР2

===Индивидуальный проект===
===Групповой проект===

Основы анализа данных в международных отношениях

2018-04-09T21:02:25Z

Will Student:

== О курсе ==
Курс читается на 2 курсе ОП "Международные отношения", в 4 модуле.
==Преподаватели==
===Лекции===
Бурова Маргарита Борисовна

* [mailto:mbburova@gmail.com E-mail]
* [https://vk.com/burrita VK Маргарита Бурова]
* telegram: @burritas

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Ассистент
|-
| БМО161 || Бурова Маргарита Борисовна ||
|-
| БМО162|| [https://t.me/polyhex Попенова Полина Сергеевна] ||
|-
| БМО163|| [https://t.me/polyhex Попенова Полина Сергеевна] || [https://t.me/adhaesitadimo Пузырев Дмитрий]
|-
| БМО164|| [https://t.me/pet67 Петросян Артур Тигранович] || [https://t.me/ksemiya Закирова Ксения]
|}

== Материалы курса ==
===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Дата лекции!! Тема !! Презентация
|-
| 1 || 3 апреля 2018 г. || Введение в анализ данных. Описательные статистики. Корреляции || [https://github.com/burrita/datacultureMO/blob/master/Лекция%201.pdf Лекция 1]
|-
| 2 || 3 апреля 2018 г. || Регрессии. Введение в проверку гипотез. Ошибки 1 и 2 рода. || [https://github.com/burrita/datacultureMO/blob/master/Лекция2.pdf Лекция 2]
|-
| 3 || 10 апреля 2018 г. || ||
|-
| 4 || 10 апреля 2018 г. || ||
|-
| 5 || 17 апреля 2018 г. || ||
|-
| 6 || 17 апреля 2018 г. || ||
|}

===Семинары===
[https://github.com/polyhex-sqr/data_culture_hse/blob/master/seminar1/python_intro.ipynb Семинар 1] [http://pythontutor.ru Веб-уроки по Python] (для желающих)[https://www.dropbox.com/sh/2fn28iaqhiburns/AADYP8q2SXXDyDVKVk7gPeiVa?dl=0 Альтернативная ссылка на семинар 1] (Dropbox)

== Критерии оценивания и ведомости ==

Оценка за курс складывается из следующих форм контроля:
* Индивидуальный проект (ДЗ1)
* Групповой проект с устной защитой (ДЗ2)
* Две самостоятельных аудиторных работы, состоящих из теоретических вопросов и практического задания (СР1 и СР2)
* Письменный экзамен

Оценка за курс вычисляется по следующей формуле:

0,6*Накопленная+0,4*Экзамен

Формула для вычисления накопленной оценки:

0,25*ДЗ1+ 0,25*ДЗ2 + 0,25 *СР1 +0,25*СР2

===Индивидуальный проект===
===Групповой проект===

Основы анализа данных в международных отношениях

2018-04-09T21:01:50Z

Will Student:

== О курсе ==
Курс читается на 2 курсе ОП "Международные отношения", в 4 модуле.
==Преподаватели==
===Лекции===
Бурова Маргарита Борисовна

* [mailto:mbburova@gmail.com E-mail]
* [https://vk.com/burrita VK Маргарита Бурова]
* telegram: @burritas

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Ассистент
|-
| БМО161 || Бурова Маргарита Борисовна ||
|-
| БМО162|| [https://t.me/polyhex Попенова Полина Сергеевна] ||
|-
| БМО163|| [https://t.me/polyhex Попенова Полина Сергеевна] || [https://t.me/adhaesitadimo Пузырев Дмитрий]
|-
| БМО164|| [https://t.me/pet67 Петросян Артур Тигранович] || [https://t.me/ksemiya Закирова Ксения]
|}

== Материалы курса ==
===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Дата лекции!! Тема !! Презентация
|-
| 1 || 3 апреля 2018 г. || Введение в анализ данных. Описательные статистики. Корреляции || [https://github.com/burrita/datacultureMO/blob/master/Лекция%201.pdf Лекция 1]
|-
| 2 || 3 апреля 2018 г. || Регрессии. Введение в проверку гипотез. Ошибки 1 и 2 рода. || [https://github.com/burrita/datacultureMO/blob/master/Лекция2.pdf Лекция 2]
|-
| 3 || 10 апреля 2018 г. || ||
|-
| 4 || 10 апреля 2018 г. || ||
|-
| 5 || 17 апреля 2018 г. || ||
|-
| 6 || 17 апреля 2018 г. || ||
|}

===Семинары===
[https://github.com/polyhex-sqr/data_culture_hse/blob/master/seminar1/python_intro.ipynb Семинар 1] [http://pythontutor.ru Веб-уроки по Python] (для желающих)[https://www.dropbox.com/sh/2fn28iaqhiburns/AADYP8q2SXXDyDVKVk7gPeiVa?dl=0] Альтернативная ссылка на семинар 1 (Dropbox)

== Критерии оценивания и ведомости ==

Оценка за курс складывается из следующих форм контроля:
* Индивидуальный проект (ДЗ1)
* Групповой проект с устной защитой (ДЗ2)
* Две самостоятельных аудиторных работы, состоящих из теоретических вопросов и практического задания (СР1 и СР2)
* Письменный экзамен

Оценка за курс вычисляется по следующей формуле:

0,6*Накопленная+0,4*Экзамен

Формула для вычисления накопленной оценки:

0,25*ДЗ1+ 0,25*ДЗ2 + 0,25 *СР1 +0,25*СР2

===Индивидуальный проект===
===Групповой проект===

Основы анализа данных в международных отношениях

2018-04-08T21:19:45Z

Will Student:

== О курсе ==
Курс читается на 2 курсе ОП "Международные отношения", в 4 модуле.
==Преподаватели==
===Лекции===
Бурова Маргарита Борисовна

* [mailto:mbburova@gmail.com E-mail]
* [https://vk.com/burrita VK Маргарита Бурова]
* telegram: @burritas

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Ассистент
|-
| БМО161 || Бурова Маргарита Борисовна ||
|-
| БМО162|| [https://t.me/polyhex Попенова Полина Сергеевна] ||
|-
| БМО163|| [https://t.me/polyhex Попенова Полина Сергеевна] || [https://t.me/adhaesitadimo Пузырев Дмитрий]
|-
| БМО164|| [https://t.me/pet67 Петросян Артур Тигранович] || [https://t.me/ksemiya Закирова Ксения]
|}

== Материалы курса ==
===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Дата лекции!! Тема !! Презентация
|-
| 1 || 3 апреля 2018 г. || Введение в анализ данных. Описательные статистики. Корреляции || [https://github.com/burrita/datacultureMO/blob/master/Лекция%201.pdf Лекция 1]
|-
| 2 || 3 апреля 2018 г. || Регрессии. Введение в проверку гипотез. Ошибки 1 и 2 рода. || [https://github.com/burrita/datacultureMO/blob/master/Лекция2.pdf Лекция 2]
|-
| 3 || 10 апреля 2018 г. || ||
|-
| 4 || 10 апреля 2018 г. || ||
|-
| 5 || 17 апреля 2018 г. || ||
|-
| 6 || 17 апреля 2018 г. || ||
|}

===Семинары===
[https://github.com/polyhex-sqr/data_culture_hse/blob/master/seminar1/python_intro.ipynb Семинар 1] [http://pythontutor.ru Веб-уроки по Python] (для желающих)

== Критерии оценивания и ведомости ==

Оценка за курс складывается из следующих форм контроля:
* Индивидуальный проект (ДЗ1)
* Групповой проект с устной защитой (ДЗ2)
* Две самостоятельных аудиторных работы, состоящих из теоретических вопросов и практического задания (СР1 и СР2)
* Письменный экзамен

Оценка за курс вычисляется по следующей формуле:

0,6*Накопленная+0,4*Экзамен

Формула для вычисления накопленной оценки:

0,25*ДЗ1+ 0,25*ДЗ2 + 0,25 *СР1 +0,25*СР2

===Индивидуальный проект===
===Групповой проект===

Основы анализа данных в международных отношениях

2018-04-02T15:14:51Z

Will Student:

== О курсе ==
Курс читается на 2 курсе ОП "Международные отношения", в 4 модуле.
==Преподаватели==
===Лекции===
Бурова Маргарита Борисовна
Контакты:
* [mailto:mbburova@gmail.com E-mail]

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Ассистент
|-
| БМО161 || Бурова Маргарита Борисовна ||
|-
| БМО162|| [https://t.me/polyhex Попенова Полина Сергеевна] ||
|-
| БМО163|| [https://t.me/polyhex Попенова Полина Сергеевна] || [https://t.me/adhaesitadimo Пузырев Дмитрий]
|-
| БМО164|| Петросян Артур Тигранович ||
|}

== Материалы курса ==
===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Дата лекции!! Тема !! Презентация
|-
| 1 || 3 апреля 2018 г. || ||
|-
| 2 || 3 апреля 2018 г. || ||
|-
| 3 || 10 апреля 2018 г. || ||
|-
| 4 || 10 апреля 2018 г. || ||
|-
| 5 || 17 апреля 2018 г. || ||
|-
| 6 || 17 апреля 2018 г. || ||
|}
===Семинары===

== Критерии оценивания и ведомости ==

Оценка за курс складывается из следующих форм контроля:
* Индивидуальный проект (ДЗ1)
* Групповой проект с устной защитой (ДЗ2)
* Две самостоятельных аудиторных работы, состоящих из теоретических вопросов и практического задания (СР1 и СР2)
* Письменный экзамен

Оценка за курс вычисляется по следующей формуле:

0,6*Накопленная+0,4*Экзамен

Формула для вычисления накопленной оценки:

0,25*ДЗ1+ 0,25*ДЗ2 + 0,25 *СР1 +0,25*СР2

===Индивидуальный проект===
===Групповой проект===

Основы анализа данных в международных отношениях

2018-03-28T21:01:41Z

Will Student:

== О курсе ==
Курс читается на 2 курсе ОП "Международные отношения", в 4 модуле.
==Преподаватели==
===Лекции===
Бурова Маргарита Борисовна
Контакты:
* [mailto:mbburova@gmail.com Маргарита Бурова]

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Ассистент
|-
| БМО161 || Бурова Маргарита Борисовна ||
|-
| БМО162|| Попенова Полина Сергеевна ||
|-
| БМО163|| Попенова Полина Сергеевна || [https://t.me/adhaesitadimo Пузырев Дмитрий]
|-
| БМО164|| Петросян Артур Тигранович ||
|}

== Материалы курса ==
===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Дата лекции!! Тема !! Презентация
|-
| 1 || 3 апреля 2018 г. || ||
|-
| 2 || 3 апреля 2018 г. || ||
|-
| 3 || 10 апреля 2018 г. || ||
|-
| 4 || 10 апреля 2018 г. || ||
|-
| 5 || 17 апреля 2018 г. || ||
|-
| 6 || 17 апреля 2018 г. || ||
|}
===Семинары===

== Критерии оценивания и ведомости ==

Оценка за курс складывается из следующих форм контроля:
* Индивидуальный проект (ДЗ1)
* Групповой проект с устной защитой (ДЗ2)
* Две самостоятельных аудиторных работы, состоящих из теоретических вопросов и практического задания (СР1 и СР2)
* Письменный экзамен

Оценка за курс вычисляется по следующей формуле:

0,6*Накопленная+0,4*Экзамен

Формула для вычисления накопленной оценки:

0,25*ДЗ1+ 0,25*ДЗ2 + 0,25 *СР1 +0,25*СР2

===Индивидуальный проект===
===Групповой проект===

Основы анализа данных в международных отношениях

2018-03-28T20:56:31Z

Will Student:

== О курсе ==
Курс читается на 2 курсе ОП "Международные отношения", в 4 модуле.
==Преподаватели==
===Лекции===
Бурова Маргарита Борисовна
Контакты:
* [mailto:mbburova@gmail.com Маргарита Бурова]

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Ассистент
|-
| БМО161 || Бурова Маргарита Борисовна ||
|-
| БМО162|| Попенова Полина Сергеевна ||
|-
| БМО163|| Попенова Полина Сергеевна ||
|-
| БМО164|| Петросян Артур Тигранович ||
|}

== Материалы курса ==
===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Дата лекции!! Тема !! Презентация
|-
| 1 || 3 апреля 2018 г. || ||
|-
| 2 || 3 апреля 2018 г. || ||
|-
| 3 || 10 апреля 2018 г. || ||
|-
| 4 || 10 апреля 2018 г. || ||
|-
| 5 || 17 апреля 2018 г. || ||
|-
| 6 || 17 апреля 2018 г. || ||
|}
===Семинары===

== Критерии оценивания и ведомости ==

Оценка за курс складывается из следующих форм контроля:
* Индивидуальный проект (ДЗ1)
* Групповой проект с устной защитой (ДЗ2)
* Две самостоятельных аудиторных работы, состоящих из теоретических вопросов и практического задания (СР1 и СР2)
* Письменный экзамен

Оценка за курс вычисляется по следующей формуле:

0,6*Накопленная+0,4*Экзамен

Формула для вычисления накопленной оценки:

0,25*ДЗ1+ 0,25*ДЗ2 + 0,25 *СР1 +0,25*СР2

===Индивидуальный проект===
===Групповой проект===

Основы анализа данных в международных отношениях

2018-03-28T20:55:59Z

Will Student:

== О курсе ==
Курс читается на 2 курсе ОП "Международные отношения", в 4 модуле.
==Преподаватели==
===Лекции===
Бурова Маргарита Борисовна
Контакты:
* [mbburova@gmail.com Маргарита Бурова]

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Ассистент
|-
| БМО161 || Бурова Маргарита Борисовна ||
|-
| БМО162|| Попенова Полина Сергеевна ||
|-
| БМО163|| Попенова Полина Сергеевна ||
|-
| БМО164|| Петросян Артур Тигранович ||
|}

== Материалы курса ==
===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Дата лекции!! Тема !! Презентация
|-
| 1 || 3 апреля 2018 г. || ||
|-
| 2 || 3 апреля 2018 г. || ||
|-
| 3 || 10 апреля 2018 г. || ||
|-
| 4 || 10 апреля 2018 г. || ||
|-
| 5 || 17 апреля 2018 г. || ||
|-
| 6 || 17 апреля 2018 г. || ||
|}
===Семинары===

== Критерии оценивания и ведомости ==

Оценка за курс складывается из следующих форм контроля:
* Индивидуальный проект (ДЗ1)
* Групповой проект с устной защитой (ДЗ2)
* Две самостоятельных аудиторных работы, состоящих из теоретических вопросов и практического задания (СР1 и СР2)
* Письменный экзамен

Оценка за курс вычисляется по следующей формуле:

0,6*Накопленная+0,4*Экзамен

Формула для вычисления накопленной оценки:

0,25*ДЗ1+ 0,25*ДЗ2 + 0,25 *СР1 +0,25*СР2

===Индивидуальный проект===
===Групповой проект===

Анализ неструктурированных данных

2017-09-25T18:45:18Z

Will Student:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го и 4-го курсов [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 1-2 модулях.

'''Лекторы:''' Петр Алексеевич Ромов, Екатерина Леонидовна Черняк

Лекции проходят по вторникам, 15:10 – 16:30 , ауд. 509.

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/edu/courses/205512723 Карточка курса]

Репозиторий с материалами на GitHub: https://github.com/HSE-NLP

Сдача домашних заданий по электронной почте: [mailto:http://amilinguaHW@gmail.com amilinguaHW@gmail.com]

telegram: https://t.me/nlp_hse

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Расписание
|-
| АДИС || Дмитрий Фролов || вторник, 18:10 – 19:30, ауд. 501
|-
| БПМИ141 МОП || Анна Шишкова || четверг, 13:40 – 15:00, ауд. 322
|-
| БПМИ142 МОП || Мурат Апишев || четверг, 10:30 – 11:50, ауд. 322
|-
|}

=== Дата выдачи/сдачи дз ===
TBA

=== Система оценок ===

Результирующая оценка рассчитывается по формуле:

Oитоговая = 0.8 * Oнакопл + 0.2 * Оэкз

Накопленная оценка рассчитывается по формуле:

Oнакопл = 0.4 * Oпроект1 + 0.4 * Oпроект2 + 0.2 * (Одз + Осем) / 2

=== Программа ===

==== Неделя 1 (4-10 сентября) ====

'''Лекция (Е. Черняк)''': Обзор курса: мастер-классы, кейсы, проекты. Введение в автоматическую обработку текстов. [https://www.dropbox.com/s/cisfnsahepuiac9/1_intro.pdf?dl=0 (слайды)]

'''Семинар''': Библиотека nltk
[https://www.dropbox.com/s/81ur98bn5wa9thq/sem1.pdf?dl=0 (слайды и дз)]
[https://www.dropbox.com/s/c9e1mqmmm7m2bcn/Sem%201.ipynb?dl=0 (код с семинара)]

==== Неделя 2 (11-17 сентября) ====

'''Лекция (П. Ромов)''': Форматы данных, способы хранения, принципы работы интернета. Краулинг. Regexp. Unicode. [https://www.dropbox.com/s/xm5ob8mkm7lrf3p/HSE_NLP_Lection2.pdf?dl=0 (слайды)]

'''Семинар''': Библиотеки lxml, beautifulsoup, scrapy. Задание для группы 3-4 курс, вечер: [http://dmitryfrolov.com/pdf/task_1.pdf (ссылка)] (дедлайн на все 23.59 14.09, делается и присылается индивидуально!). [https://www.dropbox.com/s/0kyl4w7rhaih90f/sem2.pdf?dl=0 (слайды с семинара)]

==== Неделя 3 (18-24 сентября) ====

'''Лекция (Е. Черняк)''': Морфологический анализ, основные задачи и подходы. Стеммер Портера, поиск по словарю, скрытые цепи Маркова. Современные задачи морфологического анализа. [https://www.dropbox.com/s/urdf9cpsnp6uvml/2_morph.pdf?dl=0 (слайды)]

'''Семинар''': SENNA, Томита-парсер, отношения между словами. Задание для группы 3-4 курс, вечер: [http://dmitryfrolov.com/pdf/task_3.pdf (ссылка)], слайды семинара 19.09 [http://dmitryfrolov.com/pdf/sem3_new.pdf (ссылка)]. Задание для БПМИ142 МОП [http://wiki.cs.hse.ru/images/7/7c/Task.png (ссылка)]. (дедлайн на все 23.59 21.09, делается и присылается индивидуально!). [https://www.dropbox.com/s/hvojoqp7zb3p4sk/sem3__Copy_.pdf?dl=0 (слайды с семинара вместе с заданием)]

==== Неделя 4 (25 сентября – 1 октября) ====

'''Лекция (приглашённый лектор Иван Смуров):''' Синтаксический анализ (syntactic parsing) - одна из классических задач NLP, заключающейся в построении по последовательности текста соответствующего ей синтаксического разбора. Задача имеет продолжительную и богатую историю и решалась с помощью различных методов - от вероятностных контекстно-свободных грамматик до нейросетей с использованием sequence-to-sequence архитектур. На лекции будет рассказано о популярном в литературе подходе - использованию transition-based парсеров. Этод подход, восходящий к shift-reduce анализаторам классических логик, был впервые использован в применении к задаче синтаксического анализа Й. Нивре в 2003 году. В 2014 году метод был адаптирован для использования нейросетей Д. Ченом и К. Маннингом из Стенфордского университета и, наконец, в 2016 он послужил основой для популярного парсера SynaxNet, разработанного в Google.

О лекторе:
Иван Смуров – сотрудник кафедр Алгоритмов и Технологий Программирования и Компьютерной Лингвистики МФТИ, разрабатчик научно-исследовательского отдела компании ABBYY. Является специалистом по машинному обучению, компьютерной и вычислительной лингвистике, математической логике. Область основных интересов – обработка текстов на естественных языках.

=== Рекомендуемые ресурсы ===

На английском
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ]
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]

На русском (и про русский, в основном)
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]

Ссылка на дополнительную литературу:
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing

Литература
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.

=== Используемые библиотеки ===
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]

Анализ неструктурированных данных

2017-09-12T14:02:56Z

Will Student:

Основные методы анализа данных (специализация АДИС)

2017-09-03T09:53:01Z

Will Student:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] специализации [https://www.hse.ru/ba/ami/dais "Анализ Данных и Интеллектуальные Системы"] в 1-2 модулях 2017-2018 учебного года.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/staff/bmirkin Миркин Борис Григорьевич]

Занятия проходят по пятницам, 13:40 - 15:00 и 15:10 - 16:30, ауд. 322.

=== Правила выставления оценок ===

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за домашнюю работу и оценки за экзамен в следующих пропорциях:

Oитоговая = 0.4 * Oд/з + 0.6 * Оэкз

== Список Лекций ==

[https://drive.google.com/open?id=0BwU891EG_5fidGRMQTFoTVFYZW8 Lecture 1: Examples of data analysis, k-means clustering algorithm]

== Домашняя работа ==
=== Первое домашнее задание ===
Для выполнения первого домашнего задания требуется объединиться в команды по 1-2 человека и предоставить некоторый набор данных в табличном виде с готовностью устно обосновать свой выбор и перечислить признаки, наличествующие в нём. Набор данных должен удовлетворять следующим критериям:

* Не менее 70 элементов
* Не менее 7 рассматриваемых признаков
* Отсутствуют пропуски
* Не является набором из репозитория Irvine ML

Защита домашнего задания пройдёт на занятии '''15 сентября'''.

== Обратная связь ==
Вопросы по курсу можно задавать по почте: [mailto:bmirkin@hse.ru bmirkin@hse.ru]. Также с этого адреса будут приходить презентации с лекций и дополнительные материалы на групповой ящик.

== Список литературы по курсу ==
* [http://opac.hse.ru/absopac/index.php?url=/notices/index/283033/default Введение в анализ данных: учебник и практикум для вузов / Б. Г. Миркин. – М.: Юрайт, 2015][https://drive.google.com/open?id=0BwU891EG_5fia25aM3c1cXhCbVU Google Disk (Draft)]
* [http://opac.hse.ru/absopac/index.php?url=/notices/index/218662/default Core concepts in data analysis: summarization, correlation and visualization / B. Mirkin. – London, Springer, 2011. - ISBN 978-0-85729-286-5.][https://drive.google.com/open?id=0BwU891EG_5fiNndkUTNKcGlHSVU Google Disk]

Основные методы анализа данных (специализация АДИС)

2017-09-03T09:52:42Z

Will Student:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] специализации [https://www.hse.ru/ba/ami/dais "Анализ Данных и Интеллектуальные Системы"] в 1-2 модулях 2017-2018 учебного года.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/staff/bmirkin Миркин Борис Григорьевич]

Занятия проходят по пятницам, 13:40 - 15:00 и 15:10 - 16:30, ауд. 322.

=== Правила выставления оценок ===

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за домашнюю работу и оценки за экзамен в следующих пропорциях:

Oитоговая = 0.4 * Oд/з + 0.6 * Оэкз

== Список Лекций ==

[https://drive.google.com/open?id=0BwU891EG_5fidGRMQTFoTVFYZW8 Lecture 1: Examples of data analysis, k-means clustering algorithm]

== Домашняя работа ==
=== Первое домашнее задание ===
Для выполнения первого домашнего задания требуется объединиться в команды по 1-2 человека и предоставить некоторый набор данных в табличном виде с готовностью устно обосновать свой выбор и перечислить признаки, наличествующие в нём. Набор данных должен удовлетворять следующим критериям:

* Не менее 70 элементов
* Не менее 7 рассматриваемых признаков
* Отсутствуют пропуски
* Не является набором из репозитория Irvine ML

Защита домашнего задания пройдёт на занятии '''15 сентября'''.

== Обратная связь ==
Вопросы по курсу можно задавать по почте: [mailto:bmirkin@hse.ru bmirkin@hse.ru]. Также с этого адреса будут приходить презентации с лекций и дополнительные материалы на групповой ящик.

== Список литературы по курсу ===
* [http://opac.hse.ru/absopac/index.php?url=/notices/index/283033/default Введение в анализ данных: учебник и практикум для вузов / Б. Г. Миркин. – М.: Юрайт, 2015][https://drive.google.com/open?id=0BwU891EG_5fia25aM3c1cXhCbVU Google Disk (Draft)]
* [http://opac.hse.ru/absopac/index.php?url=/notices/index/218662/default Core concepts in data analysis: summarization, correlation and visualization / B. Mirkin. – London, Springer, 2011. - ISBN 978-0-85729-286-5.][https://drive.google.com/open?id=0BwU891EG_5fiNndkUTNKcGlHSVU Google Disk]

Основные методы анализа данных (специализация АДИС)

2017-09-02T17:58:36Z

Will Student:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] специализации [https://www.hse.ru/ba/ami/dais "Анализ Данных и Интеллектуальные Системы"] в 1-2 модулях 2017-2018 учебного года.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/staff/bmirkin Миркин Борис Григорьевич]

Занятия проходят по пятницам, 13:40 - 15:00 и 15:10 - 16:30, ауд. 322.

=== Правила выставления оценок ===

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за домашнюю работу и оценки за экзамен в следующих пропорциях:

Oитоговая = 0.6 * Oд/з + 0.4 * Оэкз

== Список Лекций ==

[https://drive.google.com/open?id=0BwU891EG_5fidGRMQTFoTVFYZW8 Lecture 1: Examples of data analysis, k-means clustering algorithm]

== Домашняя работа ==
=== Первое домашнее задание ===
Для выполнения первого домашнего задания требуется объединиться в команды по 1-2 человека и предоставить некоторый набор данных в табличном виде с готовностью устно обосновать свой выбор и перечислить признаки, наличествующие в нём. Набор данных должен удовлетворять следующим критериям:

* Не менее 70 элементов
* Не менее 7 рассматриваемых признаков
* Отсутствуют пропуски
* Не является набором из репозитория Irvine ML

Защита домашнего задания пройдёт на занятии '''15 сентября'''.

== Обратная связь ==
Вопросы по курсу можно задавать по почте: [mailto:bmirkin@hse.ru bmirkin@hse.ru]. Также с этого адреса будут приходить презентации с лекций и дополнительные материалы на групповой ящик.

== Список литературы по курсу ===
* [http://opac.hse.ru/absopac/index.php?url=/notices/index/283033/default Введение в анализ данных: учебник и практикум для вузов / Б. Г. Миркин. – М.: Юрайт, 2015][https://drive.google.com/open?id=0BwU891EG_5fia25aM3c1cXhCbVU Google Disk (Draft)]
* [http://opac.hse.ru/absopac/index.php?url=/notices/index/218662/default Core concepts in data analysis: summarization, correlation and visualization / B. Mirkin. – London, Springer, 2011. - ISBN 978-0-85729-286-5.][https://drive.google.com/open?id=0BwU891EG_5fiNndkUTNKcGlHSVU Google Disk]

Основные методы анализа данных (специализация АДИС)

2017-09-02T17:41:27Z

Will Student: lecture 1

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] специализации [https://www.hse.ru/ba/ami/dais "Анализ Данных и Интеллектуальные Системы"] в 1-2 модулях 2017-2018 учебного года.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/staff/bmirkin Миркин Борис Григорьевич]

Занятия проходят по пятницам, 13:40 - 15:00 и 15:10 - 16:30, ауд. 322.

=== Список Лекций ===

[https://drive.google.com/open?id=0BwU891EG_5fidGRMQTFoTVFYZW8 Lecture 1: Examples of data analysis, k-means clustering algorithm]

=== Правила выставления оценок ===

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за домашнюю работу и оценки за экзамен в следующих пропорциях:

Oитоговая = 0.6 * Oд/з + 0.4 * Оэкз

=== Первое домашнее задание ===
Для выполнения первого домашнего задания требуется объединиться в команды по 1-2 человека и предоставить некоторый набор данных в табличном виде с готовностью устно обосновать свой выбор и перечислить признаки, наличествующие в нём. Набор данных должен удовлетворять следующим критериям:

* Не менее 70 элементов
* Не менее 7 рассматриваемых признаков
* Отсутствуют пропуски
* Не является набором из репозитория Irvine ML

Защита домашнего задания пройдёт на занятии '''15 сентября'''.

=== Обратная связь ===
Вопросы по курсу можно задавать по почте: [mailto:bmirkin@hse.ru bmirkin@hse.ru]. Также с этого адреса будут приходить презентации с лекций и дополнительные материалы на групповой ящик.

=== Список литературы по курсу ===
* [http://opac.hse.ru/absopac/index.php?url=/notices/index/283033/default Введение в анализ данных: учебник и практикум для вузов / Б. Г. Миркин. – М.: Юрайт, 2015]
* [http://opac.hse.ru/absopac/index.php?url=/notices/index/218662/default Core concepts in data analysis: summarization, correlation and visualization / B. Mirkin. – London, Springer, 2011. - ISBN 978-0-85729-286-5.]

О факультете

2017-09-01T18:39:28Z

Will Student:

__NOTOC__

== Учебные курсы факультета компьютерных наук==

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

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

[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей 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)]]

||
[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]

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

|}

=== 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 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | 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 | 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)]]
|}


|}

== Data Culture==

[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук)]] 
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]]

== 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)]]

О факультете

2017-09-01T18:38:50Z

Will Student:

__NOTOC__

== Учебные курсы факультета компьютерных наук==

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

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

[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей 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)]]

||
[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]

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

|}

=== 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 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | 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 | 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)]]
|}


|}

== Data Culture==

[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук)]] 
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]]

== 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)]]

Основные методы анализа данных (специализация АДИС)

2017-09-01T18:36:28Z

Will Student: Добавлена страница курса для АДИС

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] специализации [https://www.hse.ru/ba/ami/dais "Анализ Данных и Интеллектуальные Системы"] в 1-2 модулях 2017-2018 учебного года.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/staff/bmirkin Миркин Борис Григорьевич]

Занятия проходят по пятницам, 13:40 - 15:00 и 15:10 - 16:30, ауд. 322.

=== Список Лекций ===

=== Правила выставления оценок ===

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за домашнюю работу и оценки за экзамен в следующих пропорциях:

Oитоговая = 0.6 * Oд/з + 0.4 * Оэкз

=== Первое домашнее задание ===
Для выполнения первого домашнего задания требуется объединиться в команды по 1-2 человека и предоставить некоторый набор данных в табличном виде с готовностью устно обосновать свой выбор и перечислить признаки, наличествующие в нём. Набор данных должен удовлетворять следующим критериям:

* Не менее 70 элементов
* Не менее 7 рассматриваемых признаков
* Отсутствуют пропуски
* Не является набором из репозитория Irvine ML

Защита домашнего задания пройдёт на занятии '''15 сентября'''.

=== Обратная связь ===
Вопросы по курсу можно задавать по почте: [mailto:bmirkin@hse.ru bmirkin@hse.ru]. Также с этого адреса будут приходить презентации с лекций и дополнительные материалы на групповой ящик.

=== Список литературы по курсу ===
* [http://opac.hse.ru/absopac/index.php?url=/notices/index/283033/default Введение в анализ данных: учебник и практикум для вузов / Б. Г. Миркин. – М.: Юрайт, 2015]
* [http://opac.hse.ru/absopac/index.php?url=/notices/index/218662/default Core concepts in data analysis: summarization, correlation and visualization / B. Mirkin. – London, Springer, 2011. - ISBN 978-0-85729-286-5.]