Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»

Материал из MachineLearning.

Содержание 1 Аннотация 2 Страницы курсов прошлых лет 3 Правила 4 Лекции 5 Аннотация 6 Отчётность 7 Ссылки 8 Ещё ссылки

Аннотация

Данный курс стал победителем конкурса инновационных учебных технологий.

Спецкурс начал работу 16 сентября (понедельник) в 16:20 (5я пара).

Лектор: Дьяконов Александр

Важно! Для участия в спецкурсе необходимо было зарегистрироваться. Сейчас регистрация уже закрыта. Желающие прослушать спецкурс могут дождаться следующего года.

Страницы курсов прошлых лет

Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2013 год)

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!

Правила

• Рассылки материалов делаются только зарегистрированным слушателям курса (перечислены в таблице слушателей).
• Слушатели, которые перестают делать домашние задания, удаляются из таблицы.

Лекции

Здесь будет выложена программа нового (2014 года) - по мере чтения курса.

Старую программу см. на странице Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2013 год).

Аннотация

2do

Автор программы: Дьяконов Александр Геннадьевич

Отчётность

• отчёты по решению конкурсных задач (доклады с презентацией + исходники)
• зачёт с оценкой в конце семестра

Ссылки

• Научно-популярная лекция «Введение в анализ данных» (PDF, 1.4 Мб)

Вводная лекция, которая написана для просеминара.

• Анализ данных, обучение по прецедентам, логические игры, системы WEKA, RapidMiner и MatLab (практикум на ЭВМ кафедры математических методов прогнозирования)

Глава 12 «Шаманство в анализе данных».

• Научно-популярная лекция «Шаманство в анализе данных» (1.21Мб)

Переработка предыдущего источника в научно-популярную лекцию.

• Научно-популярная лекция «Чему не учат в анализе данных и машинном обучении»

Рассказываются тонкости решения задач, которые умалчиваются в основных курсах.

• Прогнозирование рядов соревнования «Tourism Forecasting Part Two» (414Кб)

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

• Использование системы R в анализе данных

Неплохая короткая демка про соревнования в анализе данных, платформы для соревнований и возможности системы R.