Введение в анализ данных и машинное обучение на Python

Занятия проходят по субботам с 16:20 до 18:30 в аудитории 205 на Солянке.

Материалы к занятиям:

• Тема 1: Введение в Python (5 и 12 октября):
  • Notebook с решениями
  • Notebook без решений
• Тема 2: Python: продолжение (19 октября):
  • Notebook с решениями
  • Notebook без решений
• Тема 3: Введение в анализ данных и статистику (19 октября):
  • Презентация
• Тема 4: Элементы линейной алгебры. Numpy, Pandas, Matplotlib (26 октября):
  • Задачи
  • Notebook с решениями
  • Notebook без решений

Программа и оценки

Контакты преподавателя (Омелюсик Владимир Степанович):

• Эл. почта: [email protected]
• Telegram: @vsomelyusik

Программа курса

С программой курса Вы можете ознакомиться по ссылке выше. Обратите внимание, что в ней указаны темы, и одна тема может проходиться в течение нескольких занятий. Тем не менее, программа у нас динамическая, поэтому если Вам интересен какой-то аспект анализа данных, эконометрики, машинного обучения, статистики и проч., и Вы хотели бы, чтобы мы обсудили это на занятиях, напишите об этом преподавателю, и мы подумаем, как встроить эту тему в программу курса.

Проверочные и домашние работы

В течение курса:

• Будет проведено 4 проверочные работы на 15-20 мин. В эти работы войдут только теоретические вопросы, ответы на которые нужно будет написать на листочке. Цель проведения таких работ -- подтверждение того, что Вы понимаете теоретический материал, который облегчит Вам выполнение практических заданий. О проверочных работах всегда предупреждается заранее. Примерные ориентиры проведения работ стоят в таблице выше.
• Будет предложено 2 практических домашних задания, в которых Вам предстоит закрепить навыки программирования, анализа данных и построения моделей машинного обучения, полученные на занятиях. Домашние задания будут выдаваться примерно на месяц. Примерные ориентиры выдачи домашних заданий стоят в таблице выше. Если у Вас нет возможности выполнить домашнее задание, напишите об этом преподавателю.

В конце курса:

• Будет проведён тест по теории, формат которого совпадает с форматом проверочных работ на занятиях. В него также войдут только теоретические вопросы.
• Будут предложены для выполнения проекты, подразумевающие анализ реального датасета и презентация результатов. О проектах точная информация будет сообщена позднее.

Оценки за выполнение проверочных и домашних работ Вы сможете найти по ссылке выше. Каждому участнику курса приписывается уникальный идентификационный трёхзначный номер, который преподватель высылает на электронную почту участника. Если у Вас нет идентификационного номера, напишите об этом преподавателю.

Программное обеспечение

Для курса используется среда Jupyter Notebook, поставляемая с набором пакетов Anaconda. Для выполнения домашних заданий Вам необходимо установить Anaconda на домашний компьютер в соответствии с инструкцией ниже. Вместе с Anaconda на Ваш компьютер будет установлен Python последней версии, Jupyter Notebook, а также большинство необходимых пакетов, то есть после установки Вы сразу сможете начать использовать Jupyter Notebook.

Инструкция по установке и использованию Anaconda:

1. Перейдите на сайт Anaconda, выберите внизу Вашу операционную систему и скачайте Anaconda для Python 3.7.
2. Запустите скачанный файл и установите Anaconda в соответствии с инструкциями.
3. После установки на Вашем компьютере появится приложение Anaconda Navigator. Запустите его. Найдите в нём Jupyter Notebook. Если он не установлен, нажмите кнопку 'Intstall'. После этого Вы можете запустить Jupyter Notebook.
4. После открытия Jupyter Notebook Вы увидите список файлов Вашей корневой папки. Чтобы открыть тетрадку (с расширением .ipynb), нажмите на кнопку 'Upload' и выберите файл в диалоговом окне.

Инструкция по скачиванию файлов с GitHub:

1. Перейдите на страницу с нужным файлом.
2. Правой кнопкой мыши нажмите на кнопку 'Raw' и выберите 'Сохранить файл по ссылке'. Обратите внимание, что тетрадки Jupyter Notebook должны скачиваться в формате .ipynb. Если скачивание произошло в каком-либо другом формате, Вы можете вручную установить нужное расширение на компьютере (например, поменять .txt на .ipynb) или попробовать скачать файл заново. Если при нажатии на кнопку 'Raw' отсутствует раздел 'Сохранить файл по ссылке', попробуйте использовать другой браузер.

По всем вопросам установки и использования программного обеспечения обращайтесь к преподавателю.