Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»
Материал из MachineLearning.
(→Объявление) |
|||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
== Объявление == | == Объявление == | ||
| - | В ближайшее время {{Важно|предположительно 16 сентября (понедельник) в 16:20 (5я пара)}} начнёт работу спецкурс-семинар | + | В ближайшее время, {{Важно|предположительно 16 сентября (понедельник) в 16:20 (5я пара)}}, начнёт работу спецкурс-семинар |
[[Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»|«Прикладные задачи анализа данных»]] | [[Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»|«Прикладные задачи анализа данных»]] | ||
| Строка 25: | Строка 25: | ||
Детали появятся в ближайшее время на [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|странице кафедры]] | Детали появятся в ближайшее время на [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|странице кафедры]] | ||
(ну и на этой странице). 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(собака)mail(точка)ru | (ну и на этой странице). 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(собака)mail(точка)ru | ||
| + | |||
| + | ==Лекции== | ||
| + | == Заседания 2013—2014 уч. года (осенний семестр) == | ||
| + | |||
| + | {| class="wikitable" | ||
| + | |- | ||
| + | ! Число | ||
| + | ! Лекция | ||
| + | ! Материалы | ||
| + | |- | ||
| + | | (?)16.07.13 | ||
| + | | Решение задачи [[http://www.kaggle.com/c/battlefin-s-big-data-combine-forecasting-challenge The Big Data Combine Engineered by BattleFin]] | ||
| + | | | ||
| + | |- | ||
| + | | ??.08.13 | ||
| + | | | ||
| + | | | ||
| + | |} | ||
| + | |||
== Аннотация == | == Аннотация == | ||
Версия 12:37, 8 сентября 2013
Содержание |
Объявление
В ближайшее время, предположительно 16 сентября (понедельник) в 16:20 (5я пара), начнёт работу спецкурс-семинар «Прикладные задачи анализа данных»
Лектор: Дьяконов Александр
| Важно! Для участия в спецкурсе надо предварительно зарегистрироваться.
Для этого отправьте письмо лектору (djakonov -собака- mail -точка- ru). Тема письма ПЗАД + Ваши ФИО. Далее кратко опишите, почему хотите посещать спецкурс, Ваш бэкграунд, готовы ли Вы тратить своё свободное время на решение задач из турниров по анализу данных. |
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 (ну и на этой странице). 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(собака)mail(точка)ru
Лекции
Заседания 2013—2014 уч. года (осенний семестр)
| Число | Лекция | Материалы |
|---|---|---|
| (?)16.07.13 | Решение задачи [The Big Data Combine Engineered by BattleFin] | |
| ??.08.13 |
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.
- Страница спецсеминара «Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»
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.
