Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2014 год)
Материал из MachineLearning.
Dj (Обсуждение | вклад)
(Новая: == ДОВОДИМАЯ РАНЕЕ ИНФОРМАЦИЯ (уже не актуальна) == В сентябре 2014 года будет объявлен новый набор слушат...)
К следующему изменению →
Версия 14:40, 7 июня 2015
ДОВОДИМАЯ РАНЕЕ ИНФОРМАЦИЯ (уже не актуальна)
В сентябре 2014 года будет объявлен новый набор слушателей спецкурса.
Поскольку обычно желающих очень много, а работа на спецкурсе подразумевает сильную вовлечённость студентов и небольшое число слушателей, то будет произведён отбор.
Для участия в отборе необходимо:
- освоить (если его не было в учебной программе) курс Машинное обучение,
- выступить хотя бы в одном соревновании по анализу данных (см. ниже),
- Пройти анкетирование (или собеседование в сентябре).
Список допустимых соревнований:
- Display Advertising Challenge завершён
- Liberty Mutual Group - Fire Peril Loss Cost завершён
- The Hunt for Prohibited Content завершён
- Higgs Boson Machine Learning Challenge завершён
- ecMeg2014 - Decoding the Human Brain завершён
- Detect seizures in intracranial EEG recordings завершён
- KDD Cup 2014 - Predicting Excitement at DonorsChoose.org завершён
- Acquire Valued Shoppers Challenge завершён
- Greek Media Monitoring Multilabel Classification (WISE 2014) завершён
Результат будет учитываться при отборе. Участие в соревновании не гарантирует отбор!
В новой версии спецкурса будет серия лекций по системам Matlab и R.
Кроме того, будут рассмотрены новые темы: например, анализ соцсетей.
Объявлен набор слушателей на спецкурс (5 сентября 2014 года).
Необходима регистрация! Для этого надо прислать на почту djakonov (собака) mail (точка) ru
Тема письма: [ПЗАД] Фамилия студента
Текст: в первой строке через точку с запятой указываются
- Фамилия Имя Отчество,
- группа (вуз, если из другого вуза),
- в скольких соревнования на сайте Kaggle участвовали (число),
- какие курсы по машинному обучению прослушаны,
- желаемые дни и часы (в формате ПТН, 18-00),
- знакомые языки и системы программирования, включая программы и библиотеки для машинного обучения,
- страница на Kaggle,
- сколько часов в неделю готовы уделять выполнению практических заданий.
В других строчках (начиная со второй) можно по желанию дать пояснения.
Пример:
Дьяконов Александр Геннадьевич; 617; 25; ММРО Воронцов; ВТ 18-00, СР 16-20; R, Matlab, Python, Weka, RapidMiner, Liblinear, VW; https://www.kaggle.com/users/3090/alexander-d-yakonov; 8
Посещение спецкурса закрытое, число мест ограничено, регистрация скоро будет закрыта – спешите…