Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Содержание

АЛГОРИТМЫ, МОДЕЛИ, АЛГЕБРЫ (название условное, курс посвящён анализу данных)

  • Обязательный курс для магистров каф. ММП 1 г/о, читается в 1-м (9-м) семестре.
  • Лекции — 32 часа, семинаров - 32 часа.
  • Экзамен.
  • За курс отвечает кафедра Математических методов прогнозирования.
  • Автор программы: профессор А. Г. Дьяконов.

Аннотация

Курс посвящён решению прикладных задач анализа данных. Разбираются реальные задачи и бизнес-кейсы. Студенты пишут и настраивают алгоритмы на языках Python, R, M(Matlab).

Семинары посвящены

  • докладам по решению прикладных задач (с презентациями),
  • опросам по выполнению домашнего задания,
  • обучению программированию на скриптовых языках (для тех, у кого их не было в бакалавриате),
  • мозговому штурму по решению задач и обсуждению решений,
  • написанию контрольных работ, решению аналитических задач, работе над ошибками.

Система оценивания

В течение семестра студенты получают задания.

При сдаче правильно выполненного задания в срок студент не получает штрафных баллов.

В противном случае - он получает от 1 до 10 штрафных баллов.

Штраф в 10 баллов допустим за позднюю сдачу (даже если решение верное) в случае отсутствия уважительных причин (болезнь, подтверждаемая справкой, и т.п. - см. требования учебной части).

На экзамене также за неверные ответы студент получает штрафные баллы.


Итоговая оценка формируется следующим образом:

  • до 10 штрафных баллов включительно - отлично,
  • до 20 штрафных баллов включительно - хорошо,
  • до 30 штрафных баллов включительно - удовлетворительно.

Содержание курса

Наполняется по мере необходимости.

Число Занятие Тема Замечания
03.09.14 лекция Вводное занятие: цели курса, материалы, правила, участие в соревнованиях.
03.09.14 семинар Тест на знание основ машинного обучения.
03.09.14 дз Регистрация на платформе kaggle.com (каждый участник в четверг должен иметь действующий логин), регистрация на данном ресурсе (по возможности), исследование платформы kaggle (уметь назвать несколько задач с платформы, их постановку, функционал качества, методы, которые использовали участники).

Успеваемость

№ п/п Студент тест 03.09
1 Апишев Мурат Азаматович +
2 Гой Антон Сергеевич +
3 Готман Мария Леонидовна +
4 Гурьянов Алексей Константинович +
5 Жосан Юлия Сергеевна +
6 Кибитова Валерия Николаевна +
7 Козлов Владимир Дмитриевич +
8 Кузенко Татьяна Вячеславовна -10
9 Лукашкина Юлия Николаевна +
10 Ожерельев Илья Сергеевич +
11 Сендерович Никита Леонидович +
12 Скробот Дмитрий Владиславович -10
13 Темирчев Павел Георгиевич +
14 Федосов Виктор Николаевич +
15 Хомутов Никита Юрьевич -10
16 Шапулин Андрей Валентинович -10

Литература

Наполняется по мере необходимости.

История

Программы прошлых лет см. здесь: Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК до 2015 года)

Личные инструменты