Анализ данных (Программная инженерия): различия между версиями
Arbabenko (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Arbabenko (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
== Краткое описание == | |||
В курсе рассматриваются основные задачи анализа данных и обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на практические аспекты применения изучаемых алгоритмов. Большое внимание уделяется практическим лабораторным работам на языке Python. | В курсе рассматриваются основные задачи анализа данных и обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на практические аспекты применения изучаемых алгоритмов. Большое внимание уделяется практическим лабораторным работам на языке Python. | ||
== Отчётность по курсу и критерии оценки == | |||
После каждой лекции студентам предлагается выполнить практическое задание на Python. В конце модуля пройдет письменный экзамен по теории. | После каждой лекции студентам предлагается выполнить практическое задание на Python. В конце модуля пройдет письменный экзамен по теории. | ||
Итоговая оценка за курс складывается из оценок за практические задания и оценки за экзамен. | Итоговая оценка за курс складывается из оценок за практические задания и оценки за экзамен. | ||
== Темы лекций == | |||
'''Лекция 1. Основные понятия и примеры прикладных задач''' | '''Лекция 1. Основные понятия и примеры прикладных задач''' | ||
Версия от 18:10, 16 января 2015
Краткое описание
В курсе рассматриваются основные задачи анализа данных и обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на практические аспекты применения изучаемых алгоритмов. Большое внимание уделяется практическим лабораторным работам на языке Python.
Отчётность по курсу и критерии оценки
После каждой лекции студентам предлагается выполнить практическое задание на Python. В конце модуля пройдет письменный экзамен по теории. Итоговая оценка за курс складывается из оценок за практические задания и оценки за экзамен.
Темы лекций
Лекция 1. Основные понятия и примеры прикладных задач Постановка задач обучения по прецедентам. Объекты и признаки. Типы шкал: бинарные, номинальные, порядковые, количественные. Типы задач: классификация, регрессия, прогнозирование, кластеризация. Основные понятия: модель алгоритмов, метод обучения, функция потерь и функционал качества, принцип минимизации эмпирического риска, обобщающая способность, скользящий контроль. Примеры прикладных задач.