Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Новая: В ближайшее время начнёт работу спецкурс-семинар «Прикладные задачи анализа данных» Лектор: Дьяконо...)
Строка 1: Строка 1:
 +
== Объявление ==
В ближайшее время начнёт работу спецкурс-семинар
В ближайшее время начнёт работу спецкурс-семинар
-
«Прикладные задачи анализа данных»
+
[[«Прикладные задачи анализа данных»|Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»]]
 +
 
Лектор: Дьяконов Александр
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.
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:
Мероприятие проходит в двух режимах:
-
1) спецкурса – лекции о решении прикладных задач, обучение некоторым системам анализа данных (например R) и т.п.
+
* спецкурса – лекции о решении прикладных задач, обучение некоторым системам анализа данных (например R) и т.п.
-
2) спецсеминара – обсуждение решаемых задач, выработка общих стратегий, разделение работы в рамках участия в соревновании одной командой, мозговой штурм 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!
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
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: [[Участник:Dj|Дьяконов Александр Геннадьевич]]
 +
 +
== Отчётность ==
 +
2do: зачёты
 +
 +
== Ссылки ==
 +
 +
* [http://alexanderdyakonov.narod.ru/intro2datamining.pdf Научно-популярная лекция «Введение в анализ данных» (PDF, 1.4 Мб)]
 +
Вводная лекция, которая написана для [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Просеминар|просеминара]].
 +
 +
* [[Публикация:Дьяконов 2010 Учебное пособие ММП| 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».
 +
 +
* [http://alexanderdyakonov.narod.ru/lpotdyakonov.pdf Научно-популярная лекция «Шаманство в анализе данных»] (1.21Мб)
 +
Переработка предыдущего источника в научно-популярную лекцию.
 +
 +
* [http://alexanderdyakonov.narod.ru/lpot4emu.pdf Научно-популярная лекция «Чему не учат в анализе данных и машинном обучении»]
 +
Рассказываются тонкости решения задач, которые умалчиваются в основных курсах.
 +
 +
* [http://alexanderdyakonov.narod.ru/uptimes.pdf 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|«Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»]]
 +
Приведены ссылки на сайты с данными реальных задач анализа данных.
 +
 +
== Ещё ссылки ==
 +
* [http://prezi.com/8fbsaa7mushs/using-r-for-data-mining-competitions/ Использование системы R в анализе данных]
 +
 +
Неплохая короткая демка про соревнования в анализе данных, платформы для соревнований и возможности системы R.
 +
 +
 +
 +
[[Категория:Учебные курсы]]

Версия 15:45, 2 сентября 2013

Содержание

Объявление

В ближайшее время начнёт работу спецкурс-семинар Спецкурс «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.

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.

Личные инструменты