Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Объявление)
(Объявление)
Строка 1: Строка 1:
== Объявление ==
== Объявление ==
 +
{{notice|
'''Объявлен набор слушателей на спецкурс.'''
'''Объявлен набор слушателей на спецкурс.'''
Необходима регистрация! Для этого надо прислать на почту ''djakonov (собака) mail (точка) ru''
Необходима регистрация! Для этого надо прислать на почту ''djakonov (собака) mail (точка) ru''
Строка 22: Строка 23:
'''Посещение спецкурса закрытое, число мест ограничено, регистрация скоро будет закрыта – спешите…'''
'''Посещение спецкурса закрытое, число мест ограничено, регистрация скоро будет закрыта – спешите…'''
-
 
+
}}
'''ДОВОДИМАЯ РАНЕЕ ИНФОРМАЦИЯ:'''
'''ДОВОДИМАЯ РАНЕЕ ИНФОРМАЦИЯ:'''

Версия 11:56, 5 сентября 2014

Содержание

Объявление

Объявлен набор слушателей на спецкурс.

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…


ДОВОДИМАЯ РАНЕЕ ИНФОРМАЦИЯ: 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:

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.

Аннотация

Данный курс стал победителем конкурса инновационных учебных технологий.



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!

Лектор: Дьяконов Александр



Страницы курсов прошлых лет

Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2013 год)


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).

Отчётность

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

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