Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»
Материал из MachineLearning.
(→Объявление) |
|||
| Строка 3: | Строка 3: | ||
[[Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»|«Прикладные задачи анализа данных»]] | [[Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»|«Прикладные задачи анализа данных»]] | ||
| - | Лектор: Дьяконов Александр | + | Лектор: [[Участник:Dj|Дьяконов Александр]] |
Основная цель: практика решения современных задач классификации, прогнозирования, регрессии, рекомендации и т.п., подготовка участников к соревнованиям на платформах Kaggle и Algomost. | Основная цель: практика решения современных задач классификации, прогнозирования, регрессии, рекомендации и т.п., подготовка участников к соревнованиям на платформах Kaggle и Algomost. | ||
Версия 15:47, 2 сентября 2013
Содержание |
Объявление
В ближайшее время начнёт работу спецкурс-семинар «Прикладные задачи анализа данных»
Лектор: Дьяконов Александр
Основная цель: практика решения современных задач классификации, прогнозирования, регрессии, рекомендации и т.п., подготовка участников к соревнованиям на платформах Kaggle и Algomost.
Мероприятие проходит в двух режимах:
- спецкурса – лекции о решении прикладных задач, обучение некоторым системам анализа данных (например R) и т.п.
- спецсеминара – обсуждение решаемых задач, выработка общих стратегий, разделение работы в рамках участия в соревновании одной командой, мозговой штурм и т.п.
Важно: от участников потребуется выполнение нетривиальных практических заданий!
Детали появятся в ближайшее время на странице кафедры на сайте machinelearning.ru Дни недели сейчас определяются (рассматриваемые варианты: 4,5,6 пары понедельника, вторника и среды). Можно повлиять на дату мероприятия, написав письмо лектору на почту djakonov@mail.ru
Аннотация
2do
Автор программы: Дьяконов Александр Геннадьевич
Отчётность
2do: зачёты
Ссылки
Вводная лекция, которая написана для просеминара.
Глава 12 «Шаманство в анализе данных».
Переработка предыдущего источника в научно-популярную лекцию.
Рассказываются тонкости решения задач, которые умалчиваются в основных курсах.
Подробное описание некоторых простых алгоритмов для прогнозирования туристических временных рядов.
- Страница спецсеминара «Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»
Приведены ссылки на сайты с данными реальных задач анализа данных.
Ещё ссылки
Неплохая короткая демка про соревнования в анализе данных, платформы для соревнований и возможности системы R.
