Анализ Данных 22/23 Политологи: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Mbburova (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Mbburova (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
== О курсе == | |||
"Анализ данных в Python" читается на 3 курсе, в 3 и 4 модуле. | |||
* [https://t.me/+9AazKY4rqOMxMTFi Чат курса в Telegram] | |||
* [https://us02web.zoom.us/j/82353456596?pwd=eHg3dzJMdUNqWHc3emNKNVpIWHdZZz09 Zoom] | |||
==Преподаватель== | |||
Бурова Маргарита Борисовна | |||
* [mailto:mbburova@gmail.com E-mail] | |||
==Ассистент== | |||
Лика Капустина | |||
* @lika_kapustina в Telegram | |||
== О курсе == | == О курсе == | ||
"Анализ данных в Python" читается на 3 курсе, в 3 и 4 модуле. | "Анализ данных в Python" читается на 3 курсе, в 3 и 4 модуле. | ||
| Строка 25: | Строка 39: | ||
| 21.01.2023 || || | | 21.01.2023 || || | ||
|- | |- | ||
| 04.02.2023 || || [https://drive.google.com/file/d/1hYc5SWPeMcN1RbpsPJg14FYp8pEu0I70/view?usp=sharing Продолжение Pandas] | | 04.02.2023 || [https://docs.google.com/presentation/d/1CFkgHB9b-ceLfX0dLeUgn0FqH98_dvLwCksB0RdHN_g/edit?usp=sharing Регрессия] | ||
|| [https://drive.google.com/file/d/1hYc5SWPeMcN1RbpsPJg14FYp8pEu0I70/view?usp=sharing Продолжение Pandas] [https://drive.google.com/file/d/1eKLBYtBB68U7opNaFPyTMuzDiqEc2kWA/view?usp=sharing Данные] | |||
|- | |- | ||
| || || | | || || | ||
|} | |} | ||
===Контрольные работы=== | ===Контрольные работы=== | ||
== Список рекомендуемых материалов == | |||
==== Линейная алгебра и статистика ==== | |||
* [https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/ Hastie, Tibshirani, Friedman. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction.] | |||
* [http://people.math.umass.edu/~lavine/Book/book.pdf Lavine. (2013). Introduction to Statistical Thought] | |||
* [https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/ MIT Open course: Linear Algebra by Strang] | |||
====Python==== | |||
* [https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/doc/cheatsheet/Pandas_Cheat_Sheet.pdf Pandas Cheat Sheet] | |||
* [http://www.pyregex.com/ Python RegExp Cheat Sheet] | |||
* [http://opencarts.org/sachlaptrinh/pdf/28232.pdf O'Reilly: Python for Data Analysis] | |||
* [https://stepik.org/course/67/syllabus Базовый курс по программированию на Stepik] | |||
==== Machine learning ==== | |||
* [http://users.isr.ist.utl.pt/~wurmd/Livros/school/Bishop%20-%20Pattern%20Recognition%20And%20Machine%20Learning%20-%20Springer%20%202006.pdf Bishop. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning] | |||
* [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://www.coursera.org/learn/machine-learning Coursera: Machine Learning by Andrew Ng] | |||
* [http://shop.oreilly.com/product/0636920018483.do O'Reilly: Machine Learning for Hackers] | |||
==== Материала по ML ==== | |||
* [https://www.kaggle.com/learn/machine-learning Simple Decision Tree] | |||
* [https://books.google.ru/books?id=vbQlDQAAQBAJ&dq=Introduction+to+Machine+Learning+with+Python:+A+Guide+for+Data+Scientists&hl=ru&source=gbs_navlinks_s Andreas C. Müller, Sarah Guido. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists] | |||
====Статистика==== | |||
* Бослав С. Статистика для всех (Есть в библиотеке) | |||
* Gravetter F, Wallnau L. Statistics for behavioral sciences (Есть в библиотеке) | |||
==== Web scraping ==== | |||
* [http://shop.oreilly.com/product/0636920028468.do O'Reilly: RESTful Web APIs] | |||
== Список рекомендуемых материалов == | == Список рекомендуемых материалов == | ||
Версия от 09:59, 4 февраля 2023
О курсе
"Анализ данных в Python" читается на 3 курсе, в 3 и 4 модуле.
Преподаватель
Бурова Маргарита Борисовна
Ассистент
Лика Капустина
- @lika_kapustina в Telegram
О курсе
"Анализ данных в Python" читается на 3 курсе, в 3 и 4 модуле.
Преподаватель
Бурова Маргарита Борисовна
Ассистент
Лика Капустина
- @lika_kapustina в Telegram
Материалы
Записи занятий на youtube: Репозиторий с материалами:
| Дата | Презентация | Тетрадка |
|---|---|---|
| 21.01.2023 | ||
| 04.02.2023 | Регрессия | Продолжение Pandas Данные |
Контрольные работы
Список рекомендуемых материалов
Линейная алгебра и статистика
- Hastie, Tibshirani, Friedman. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction.
- Lavine. (2013). Introduction to Statistical Thought
- MIT Open course: Linear Algebra by Strang
Python
- Pandas Cheat Sheet
- Python RegExp Cheat Sheet
- O'Reilly: Python for Data Analysis
- Базовый курс по программированию на Stepik
Machine learning
- Bishop. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning
- Курс по машинному обучению К.В. Воронцова
- Coursera: Machine Learning by Andrew Ng
- O'Reilly: Machine Learning for Hackers
Материала по ML
- Simple Decision Tree
- Andreas C. Müller, Sarah Guido. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists
Статистика
- Бослав С. Статистика для всех (Есть в библиотеке)
- Gravetter F, Wallnau L. Statistics for behavioral sciences (Есть в библиотеке)
Web scraping
Список рекомендуемых материалов
Линейная алгебра и статистика
- Hastie, Tibshirani, Friedman. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction.
- Lavine. (2013). Introduction to Statistical Thought
- MIT Open course: Linear Algebra by Strang
Python
- Pandas Cheat Sheet
- Python RegExp Cheat Sheet
- O'Reilly: Python for Data Analysis
- Базовый курс по программированию на Stepik
Machine learning
- Bishop. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning
- Курс по машинному обучению К.В. Воронцова
- Coursera: Machine Learning by Andrew Ng
- O'Reilly: Machine Learning for Hackers
Материала по ML
- Simple Decision Tree
- Andreas C. Müller, Sarah Guido. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists
Статистика
- Бослав С. Статистика для всех (Есть в библиотеке)
- Gravetter F, Wallnau L. Statistics for behavioral sciences (Есть в библиотеке)