|
|
(46 промежуточных версий не показаны.) |
Строка 2: |
Строка 2: |
| | | |
| * Обязательный курс для магистров каф. [[ММП]] 1 г/о, читается в 1-м (9-м) семестре. | | * Обязательный курс для магистров каф. [[ММП]] 1 г/о, читается в 1-м (9-м) семестре. |
- | * Лекции — 32 часа, семинаров - 32 часа. | + | * Лекции — 36 часов, семинаров - 36 часов. |
| * Экзамен. | | * Экзамен. |
| * За курс отвечает кафедра Математических методов прогнозирования. | | * За курс отвечает кафедра Математических методов прогнозирования. |
Строка 11: |
Строка 11: |
| | | |
| {{notice| | | {{notice| |
- | '''Как в прошлом году проходил экзамен:''' | + | '''Как будет проходить экзамен:''' |
| | | |
| * Есть система штрафных баллов, по ней формируется итоговая оценка. | | * Есть система штрафных баллов, по ней формируется итоговая оценка. |
| * Пороги для конкретных оценок (по сумме баллов) объявлены изначально, но могут быть откорректированы лектором в пользу студентов. | | * Пороги для конкретных оценок (по сумме баллов) объявлены изначально, но могут быть откорректированы лектором в пользу студентов. |
| * Сам экзамен проводится письменно - на нём (при желании) можно улучшить итоговую оценку | | * Сам экзамен проводится письменно - на нём (при желании) можно улучшить итоговую оценку |
| + | |
| + | хорошее написание письменного экзамена увеличивает итоговую оценку на 1 балл (порог будет заранее объявлен), безупречное написание - на 2 балла. |
| + | |
| + | * Итоговая "отлично" ставится автоматом. |
| + | * Итоговая "неудовлетворительно" также ставится автоматом и означает недопуск к экзамену, чтобы получить допуск надо сдать все несданные задания (итоговая оценка при этом не меняется и может быть исправлена только на самом экзамене). Перечень заданий для допуска определяется персонально с учётом заданий, сданных во время семестра. |
| + | |
| | | |
| '''Содержание экзамена:''' задания эквивалентные заданиям со всех контрольных и семинаров (плюс задания по спектральной теории графов, плюс задания на знания теории и определений, если они были на лекциях и продублированы в списке рекомендуемой литературы, плюс задания на знания языков/библиотек, если они обсуждались на семинарах и лекциях) | | '''Содержание экзамена:''' задания эквивалентные заданиям со всех контрольных и семинаров (плюс задания по спектральной теории графов, плюс задания на знания теории и определений, если они были на лекциях и продублированы в списке рекомендуемой литературы, плюс задания на знания языков/библиотек, если они обсуждались на семинарах и лекциях) |
| | | |
- | '''Исправление:''' хорошее написание письменного экзамена увеличивает итоговую оценку на 1 балл (порог будет заранее объявлен), безупречное написание - на 2 балла.
| |
| | | |
- | * Итоговая "отлично" ставится автоматом.
| + | |
- | * Итоговая "неудовлетворительно" также ставится автоматом и означает недопуск к экзамену, чтобы получить допуск надо сдать все несданные задания (итоговая оценка при этом не меняется и может быть исправлена только на самом экзамене).
| + | |
| * Экзамен проходит по жёсткой схеме: нельзя пользоваться ничем (кроме ручки и листка бумаги). Аналогично контроль сдаваемых заданий после окончания семестра жёсткий: лектор уже не консультирует по самим заданиям, презентации оцениваются по формальным критериям: наличие постановки задачи, описание предложенных методов, их обоснование, подробное изложение экспериментов (с графиками и таблицами), формирование итоговой модели, выводы. Оценивается и сам доклад по задаче! | | * Экзамен проходит по жёсткой схеме: нельзя пользоваться ничем (кроме ручки и листка бумаги). Аналогично контроль сдаваемых заданий после окончания семестра жёсткий: лектор уже не консультирует по самим заданиям, презентации оцениваются по формальным критериям: наличие постановки задачи, описание предложенных методов, их обоснование, подробное изложение экспериментов (с графиками и таблицами), формирование итоговой модели, выводы. Оценивается и сам доклад по задаче! |
| | | |
Строка 30: |
Строка 34: |
| Курс посвящён решению прикладных задач анализа данных. | | Курс посвящён решению прикладных задач анализа данных. |
| Разбираются реальные задачи и бизнес-кейсы. | | Разбираются реальные задачи и бизнес-кейсы. |
- | Студенты пишут и настраивают алгоритмы на языках Python, R, M (Matlab). | + | Студенты пишут и настраивают алгоритмы на языке Python. |
| | | |
| Семинары посвящены | | Семинары посвящены |
Строка 57: |
Строка 61: |
| | | |
| | | |
- | Итоговая оценка формируется следующим образом: | + | Итоговая (базовая) оценка формируется следующим образом: |
| * до 10 штрафных баллов включительно - отлично, | | * до 10 штрафных баллов включительно - отлично, |
| * до 20 штрафных баллов включительно - хорошо, | | * до 20 штрафных баллов включительно - хорошо, |
Строка 63: |
Строка 67: |
| | | |
| == Содержание курса == | | == Содержание курса == |
- | Наполняется по мере необходимости.
| |
| | | |
- | {| class="wikitable"
| + | В этом году все материалы выкладываются здесь: https://github.com/Dyakonov/PZAD. |
- | |-
| + | |
- | ! Число
| + | |
- | ! Занятие
| + | |
- | ! Тема
| + | |
- | ! Замечания
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 07.09.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Вводное занятие''': цели курса, материалы, правила, участие в соревнованиях.
| + | |
- | | [[Медиа:AMA2016_00_intro.pdf|презентация (pdf)]]
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 07.09.17
| + | |
- | | семинар
| + | |
- | | Тест на знание основ машинного обучения.
| + | |
- | |
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 07.09.17
| + | |
- | | дз
| + | |
- | | Регистрация на платформе kaggle.com (каждый участник в четверг должен иметь действующий логин), регистрация на данном ресурсе (по возможности), исследование платформы kaggle (уметь назвать несколько задач с платформы, их постановку, функционал качества, методы, которые использовали участники).
| + | |
- | |
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 14.09.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Оценка среднего и вероятности'''
| + | |
- | | + | |
- | материалы:
| + | |
- | # Книга [http://www.ozon.ru/context/detail/id/4526400/ Шурыгин А.М. Математические методы прогнозирования // М., Горячая линия — Телеком, 2009, 180 с.] * Неплохие идеи для решения некоторых практических задач статистики (но в целом, специфична)
| + | |
- | # Статья [http://bijournal.hse.ru/2014--1%20%2827%29/120486363.html Дьяконов А.Г. Прогноз поведения клиентов супермаркетов с помощью весовых схем оценок вероятностей и плотностей // Бизнес-информатика. 2014. № 1 (27). С. 68–77.].
| + | |
- | # Видео [https://vimeo.com/119925869 Оценка вероятности: когда к нам придёт клиент?]
| + | |
- | | [[Медиа:PZAD2016_01_probweights.pdf|презентация (pdf)]]
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 14.09.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | |
| + | |
- | |
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 14.09.17
| + | |
- | | дз
| + | |
- | | '''Первое домашнее задание:'''
| + | |
- | | + | |
- | Решение задачи [[https://www.kaggle.com/c/pzadbabki]].
| + | |
- | Срок - '''до 04 октября 2017 23:59''' (с выкладкой отчёта в [[https://www.kaggle.com/c/pzadbabki/discussion/39537 этой ветке форума]]).
| + | |
- | | + | |
- | Все вопросы задаются в [[https://www.kaggle.com/c/pzadbabki/discussion/ форуме]].
| + | |
- | | + | |
- | Поощряется активность: выкладывание скриптов общего назначения (загрузка данных, перевод в нужный формат), бенчмарков (примитивные алгоритмы), ответы на вопросы в форуме.
| + | |
- | | + | |
- | '''до 27 сентября 2017 23:59 ''' - преодолеть бенчмарк.
| + | |
- | | + | |
- | Напоминание: команды называть по шаблону '''''Ivan Ivanov (MMP, MSU, Russia)'''''.
| + | |
- | | max штраф за задание -10.
| + | |
- | Но дополнительно, за непреодоление бенчмарка -5.
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 21.09.17 <br> среда
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Язык программирования Python'''
| + | |
- | * С. Лебедев [https://compscicenter.ru/courses/python/2015-autumn/ Программирование на Python]
| + | |
- | * [https://learnxinyminutes.com/docs/python/ Learn X in Y minutes]
| + | |
- | | [[Медиа:PZAD2017_c1_python.pdf|презентация (pdf)]]
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 21.09.17 <br> среда
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Язык программирования Python''' (продолжение)
| + | |
- | |
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 21.09.17 <br> среда
| + | |
- | | дз
| + | |
- | | Готовиться к к/р по языку Python.
| + | |
- | |
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 28.09.16
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Визуализация данных'''
| + | |
- | материалы:
| + | |
- | | + | |
- | * Книга [http://www.amazon.com/Beautiful-Visualization-Looking-through-Practice/dp/1449379869 Beautiful Visualization: Looking at Data through the Eyes of Experts (Theory in Practice) // Edited by Julie Steele and Noah Iilinsky. Sebastopol, CA: O‘Reilly 2010, pp. 227-254. ISBN: 978-1-4493-7986-5] по визуализации данных
| + | |
- | |
| + | |
- | * [[Медиа:PZAD2017_02_visualize_part1.pdf|презентация (pdf)]]
| + | |
- | * [[Медиа:PZAD2017_02_visualize_part2.pdf|презентация (pdf)]]
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 28.09.16
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | продолжение
| + | |
- | |
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 28.09.16
| + | |
- | | дз
| + | |
- | |
| + | |
- | | + | |
- | '''Второе домашнее задание:'''
| + | |
- | | + | |
- | * Найти 2е интересные визуализации, выложить в [[https://www.kaggle.com/c/pzadbabki/discussion/40193 форуме(1)]] (см. внимательно правила по ссылке). [10 штрафных / +10 анти]
| + | |
- | * Найти ещё одну визуализацию для игры "что за данные" (добавить её в конец презентации про решение 1й задачи к 5.10.2017)
| + | |
- | * Выбрать набор данных на kaggle.com в разделе [[https://www.kaggle.com/datasets]]. См. правила и как выбрать на [[https://www.kaggle.com/c/pzadbabki/discussion/40194 форуме(2)]]. Оформить презентацию-доклад. [10 штрафных / +10 анти]
| + | |
- | * След занятие: отчёт по 1й задаче и к/р Питон
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 05.10.17
| + | |
- | | семинар
| + | |
- | | '''Отчёт по ДЗ №1''' (определение суммы 1й покупки)
| + | |
- | |
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 05.10.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Отчёт по ДЗ №1''' (определение суммы 1й покупки)
| + | |
- | |
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 05.10.17
| + | |
- | | дз
| + | |
- | | Следующее реашемое нами соревнование - https://sascompetitions.ru/ - задача Хоум Кредит Банка (подробности на след. занятии).
| + | |
- | |
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 12.10.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Функционалы качества и ошибки'''
| + | |
- | |
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 12.10.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Функционалы качества и ошибки'''
| + | |
- | | + | |
- | материалы:
| + | |
- | * [https://ccrma.stanford.edu/workshops/mir2009/references/ROCintro.pdf Tom Fawcett An introduction to ROC analysis // Pattern Recognition Letters Volume 27 Issue 8, 2006, P. 861-874.]
| + | |
- | * [http://strijov.com/papers/Strijov2012ErrorFn.pdf Стрижов В.В. Функция ошибки в задачах восстановления регрессии // Заводская лаборатория, 2013, 79(5): 65-73.]
| + | |
- | * [http://www.ozon.ru/context/detail/id/5497130/ К.Д. Маннинг, П. Рагхаван, Х. Шютце «Введение в информационный поиск» // . — Вильямс, 2011.]
| + | |
- | * видео [https://vimeo.com/119926468 Функционалы качества и функции потерь: Константы тоже бывают разные]
| + | |
- | * видео [https://vimeo.com/119926489 Функционалы качества и функции потерь: Какие множества похожи?]
| + | |
- | * видео [https://vimeo.com/119926504 Функционалы качества и функции потерь: AUC ROC - путь из (0,0) в (1,1)]
| + | |
- | | [[Медиа:PZAD2017_03_errors.pdf|презентация (pdf)]] **NEW**
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 12.10.17
| + | |
- | | дз
| + | |
- | | До следующего занятия в [https://www.kaggle.com/c/pzadbabki/discussion/41212 ветке форума] выложить найденные закономерности в задаче скоринга (штраф: -5).
| + | |
- | |
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 19.10.16
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | продолжение '''Функционалы качества и ошибки''', '''Минимизация ошибок'''
| + | |
- | | [[Медиа:PZAD2016_06_minfunc.pdf|презентация (pdf)]]
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 19.10.16
| + | |
- | | семинар
| + | |
- | | Обсуждение закономерностей в задаче '''Скоринг HC'''
| + | |
- | |
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 19.10.16
| + | |
- | | дз
| + | |
- | |
| + | |
- | | + | |
- | НОВОЕ ЗАДАНИЕ
| + | |
- | | + | |
- | 1. Подготовиться к контрольной по функционалам качества
| + | |
- | | + | |
- | * Для этого пройти [https://goo.gl/93qkum тест]
| + | |
- | * Прорешать задачи из презентиций [[Медиа:PZAD2017_03_errors.pdf|по ошибкам]], [[Медиа:PZAD2016_06_minfunc.pdf|по минимизации]]
| + | |
- | | + | |
- | 2. Решать задачу скоринга
| + | |
- | * -10 - непреодоление бенчмарка
| + | |
- | * +10 - за см. [https://www.kaggle.com/c/pzadbabki/discussion/41573 ветку обмена кодом]
| + | |
- | | + | |
- | Файлы сабмитов в задаче скоринга начинать с 'msu_'
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | По просьбам
| + | |
- | [https://alexanderdyakonov.files.wordpress.com/2016/10/dj2016_sdsj_vis.pdf Визуализация по данным Сбербанка]
| + | |
- | | + | |
- | |
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 26.10.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Случайные леса'''
| + | |
- | | + | |
- | материалы: | + | |
- | * А. Liaw, M. Wiener [http://www.bios.unc.edu/~dzeng/BIOS740/randomforest.pdf Classification and Regression by randomForest] // R News (2002) Vol. 2/3 p. 18.
| + | |
- | * И. Генрихов [http://jmlda.org/papers/doc/2014/no8/Genrikhov2014Criteria.pdf О критериях ветвления, используемых при синтезе решающих деревьев] // Машинное обучение и анализ данных, 2014, Т.1, №8, С.988-1017
| + | |
- | * A. Natekin, A. Knoll [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3885826/ Gradient boosting machines, a tutorial] // Front Neurorobot. 2013; 7: 21.
| + | |
- | | [[Медиа:PZAD2016_09_rf.pdf|презентация (pdf)]] *OLD*
| + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 26.10.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Случайные леса'''
| + | |
- | |
| + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 26.10.17
| + | |
- | | д/з
| + | |
- | | Продолжаем решать задачу скоринга. Штраф -10 за непреодоление нового бенчмарка 0.697481.
| + | |
- | |
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 02.11.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Градиентный бустинг'''
| + | |
- | | + | |
- | материалы:
| + | |
- | * A. Natekin, A. Knoll [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3885826/ Gradient boosting machines, a tutorial] // Front Neurorobot. 2013; 7: 21.
| + | |
- | * García, Salvador, Luengo, Julián, Herrera, Francisco Data Preprocessing in Data Mining // Springer , 2015. 320 p. DOI 10.1007/978-3-319-10247-4
| + | |
- | | [[Медиа:PZAD2017_06_gradboosting.pdf|презентация (pdf)]]
| + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 02.11.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Предобработка данных''', '''Генерация признаков'''
| + | |
- | | [[Медиа:PZAD2017_07_datapreprocessing.pdf|презентация (pdf)]] , [[Медиа:PZAD2017_08_featureengenearing.pdf|презентация (pdf)]]
| + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 02.11.17
| + | |
- | | д/з
| + | |
- | | Начинаем решать задачу на платформе ... [https://www.boosters.pro/champ_10 Boosters] (почему-то открывается только через VPN) До след. пары сделать нетривиальный сабмит.
| + | |
- | |
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 09.11.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Отбор признаков'''
| + | |
- | | + | |
- | материалы:
| + | |
- | | + | |
- | * Jundong Li, Kewei Cheng, Suhang Wang, Fred Morstatter, Robert P. Trevino, Jiliang Tang, Huan Liu [https://arxiv.org/abs/1601.07996 Feature Selection: A Data Perspective]
| + | |
- | * Sean Luke [https://cs.gmu.edu/~sean/book/metaheuristics/ Essentials of Metaheuristics]. — Lulu, 2009. — 235 p.
| + | |
- | | + | |
- | | [[Медиа:PZAD2017_09_featureselection.pdf|презентация (pdf)]]
| + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 09.11.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Категориальные признаки''', '''Рекомендательные системы'''
| + | |
- | | + | |
- | материалы:
| + | |
- | | + | |
- | * Дьяконов А. [http://istina.msu.ru/media/publications/article/972/9eb/7537819/sw-factors-dyakonov.pdf Методы решения задач классификации с категориальными признаками] // Прикладная математика и информатика. Труды факультета Вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова. — 2014. — № 46. — С. 103–127
| + | |
- | * Y. Koren, R.M. Bell, C. Volinsky Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems // IEEE Computer 42(8): 30-37 (2009).
| + | |
- | * S. Funk [http://sifter.org/~simon/journal/20061211.html Netflix Update: Try This at Home]
| + | |
- | * [http://www.libfm.org/ LibFM]: Factorization Machine Library
| + | |
- | | + | |
- | * Дьяконов А. [https://github.com/Dyakonov/python_hacks/blob/master/dj_cat_coding.ipynb Python: Кодирование категориальных признаков (ноутбук)]
| + | |
- | | + | |
- | * [http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/slides/ffm.pdf FFM – field-aware factorization machine (слайды)]
| + | |
- | | + | |
- | * Дьяконов А.Г. [https://bijournal.hse.ru/2012--1(19)/53535879.html Алгоритмы для рекомендательной системы: технология LENKOR] // Бизнес-Информатика, 2012, №1(19), С. 32–39.
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | | [[Медиа:PZAD2017_10_category_old.pdf|презентация (pdf)]], [[Медиа:PZAD2017_11_recsys.pdf|презентация (pdf)]]
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 09.11.17
| + | |
- | | дз
| + | |
- | | До 15.11.17 преодолеть неизвестный бенчмарк задачи [https://www.boosters.pro/champ_10 Boosters] (+ задание в канале).
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 16.11.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Рекомендательные системы''' (окончание), обсуждение текущего задания
| + | |
- | |
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 16.11.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Пост-троечные последовательности'''
| + | |
- | | + | |
- | материалы:
| + | |
- | | + | |
- | * Дьяконов А.Г. [http://bijournal.hse.ru/2012--1%2819%29/53535879.html Алгоритмы для рекомендательной системы: технология LENCOR] // Бизнес-Информатика, 2012, №1(19), С. 32–39.
| + | |
- | | [[Медиа:PZAD2016_12_post3.pdf|презентация (pdf)]]
| + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 16.11.17
| + | |
- | | дз
| + | |
- | |
| + | |
- | | + | |
- | * Превзойти результат Эмиля на 10%
| + | |
- | * сделать нетривиальное решение для [https://trainmydata.com/competition/844424930131977/description TRAINMYDATA]
| + | |
- | * найти интересные закономерности в TMD
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 23.11.17
| + | |
- | | нет лекции
| + | |
- | | ПЕРЕНОС ЗАНЯТИЙ
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 30.11.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Теория нечётких множеств'''
| + | |
- | | + | |
- | материалы:
| + | |
- | | + | |
- | * Рыжов А.П. [http://www.intsys.msu.ru/staff/ryzhov/FuzzySetsTheory&Applications.pdf Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости]. Москва, Диалог-МГУ, 1998, 116 с.
| + | |
- | * [http://www.mba-topman.ru/files/Osnovnye_ponyatiya1064.pdf Основные понятия теории нечетких множеств, нейронных сетей и генетических алгоритмов] // Вспомогательные материалы к курсу проф. Рыжова А.П.
| + | |
- | * Ухоботов В. И. [http://www.lib.csu.ru/texts/UhobotovVI.pdf Избранные главы теории нечетких множеств] // Учеб. пособие. Челябинск : Изд-во Челяб. гос. ун-та, 2011. – 245 с.
| + | |
- | | + | |
- | | [[Медиа:PZAD2016_13_fuzzy.pdf|презентация (pdf)]]
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 30.11.17
| + | |
- | | семинар
| + | |
- | | Задачи по нечётким множествам
| + | |
- | |
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 30.11.17
| + | |
- | | дз
| + | |
- | | Подготовиться к контрольной по нечётким множествам
| + | |
- | |
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 07.12.16
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Исследование социальных сетей'''
| + | |
- | | + | |
- | материалы:
| + | |
- | * Л.Жуков курс [http://leonidzhukov.net/hse/2015/socialnetworks/ Structural Analysis and Visualization of Networks] в ВШЭ
| + | |
- | | [[Медиа:PZAD2017_13_social.pdf|презентация (pdf)]]
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 07.12.16
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Исследование социальных сетей''' (продолжение)
| + | |
- | |
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 07.12.16
| + | |
- | | дз
| + | |
- | | ???
| + | |
- | | + | |
- | |
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | |-
| + | |
- | | 14.12.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Исследование социальных сетей''' (продолжение)
| + | |
- | |
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 14.12.17
| + | |
- | | лекция
| + | |
- | | '''Спектральная теория графов''' (сколько успеем)
| + | |
- | материалы:
| + | |
- | * D.Spielman course [http://www.cs.yale.edu/homes/spielman/561/ Spectral Graph Theory]
| + | |
- | | [[Медиа:PZAD2017_14_SGT_old.pdf|презентация (pdf)]]
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 14.12.17
| + | |
- | | дз
| + | |
- | | нет
| + | |
- | |
| + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | | + | |
- | |}
| + | |
| | | |
| == Успеваемость == | | == Успеваемость == |
- |
| |
- |
| |
- | [[Изображение:Reiting.png]]
| |
| | | |
| == Литература == | | == Литература == |
- | Указана локально - в сетке расписания. | + | Указана локально - в слайдах / сетке расписания. |
| | | |
| == История == | | == История == |
| Программы прошлых лет см. здесь: | | Программы прошлых лет см. здесь: |
| + | * [[Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2018 года)]] |
| + | * [[Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2017 года)]] |
| * [[Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2016 года)]] | | * [[Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2016 года)]] |
| * [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК 2015 года)]] | | * [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК 2015 года)]] |
Курс посвящён решению прикладных задач анализа данных.
Разбираются реальные задачи и бизнес-кейсы.
Студенты пишут и настраивают алгоритмы на языке Python.
В течение семестра студенты получают задания.
В противном случае - он получает от 1 до 10 штрафных баллов.
Штраф в 10 баллов допустим за позднюю сдачу (даже если решение верное)
в случае отсутствия уважительных причин (болезнь, подтверждаемая справкой, и т.п. -
см. требования учебной части).
В некоторых случаях (на усмотрение лектора), магистру, который лучше всех выполнил конкретное задание,
списываются штрафные баллы (до 10).
На экзамене также за неверные ответы студент получает штрафные баллы.
Указана локально - в слайдах / сетке расписания.
Программы прошлых лет см. здесь: