Minor da2016 gr3: различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску
← Предыдущая правкаСледующая правка →
Нет описания правки
Нет описания правки
Строка 16: Строка 16:


== Полезные ссылки (Будут пополняться) ==
== Полезные ссылки (Будут пополняться) ==
=== Семинар 1 ===
''' Python '''
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]
''' Ресурсы и Книги '''
# [James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf]
# [Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы) http://www.springer.com/br/book/9780387310732]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
''' Онлайн Курсы '''
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Версия от 09:35, 12 января 2016

Майнор по Анализу Данных -- ИАД-3

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: Шестаков Андрей shestakoffandrey@gmail.com
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов [Майнор ИАД 2016]

Пройдите опрос!

Семинары

12 Января 2016: Введение в Python, настройка среды программирования - IPython Notebook

Домашние Задания

Ожидайте..

Полезные ссылки (Будут пополняться)

Семинар 1

Python

  1. PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet
  2. Python Tutorials Point
  3. Matplotlib Tutorial
  4. Matrix Manipulation Cheat-sheet
  5. Ipython Notebook
  6. Beaker Notebook
  7. yhat Rodeo

Ресурсы и Книги

  1. [James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf]
  2. [Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы) http://www.springer.com/br/book/9780387310732]
  3. MachineLearning.ru
  4. Kaggle

Онлайн Курсы

  1. Andrew Ng's Course
  2. Introduction to ML
  3. Learning Data Science with Python
  4. Курс от ВШЭ
  5. Обзор МООС Курсов
Источник — https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Minor_da2016_gr3&oldid=18170