Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Содержание

Объявление

В сентябре 2014 года будет объявлен новый набор слушателей спецкурса. Поскольку обычно желающих очень много, а работа на спецкурсе подразумевает сильную вовлечённость студентов и небольшой набор слушателей, то будет произведён отбор.

Для участия необходимо:

  • освоить (если его не было в учебной программе) курс ...
  • принять участие хотя бы в одном соревновании по анализу данных

Список допустимых: Higgs Boson Machine Learning Challenge ecMeg2014 - Decoding the Human Brain Detect seizures in intracranial EEG recordings KDD Cup 2014 - Predicting Excitement at DonorsChoose.org Acquire Valued Shoppers Challenge Результат будет учитываться при отборе.

  • Пройти анкетирование (или собеседование в сентябре)

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).

Аннотация

2do

Автор программы: Дьяконов Александр Геннадьевич

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