Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2014 год)

Материал из MachineLearning.

Общая информация

Спецкурс начал работу в сентябре 2014 года.

Лектор: Дьяконов Александр

Страница курса (текущего года): Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»

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…