Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова
Курс «Введение в анализ данных»
Лекция №11 «Анализ временных рядов»
Лектор — Михаил Гришин

Другие лекции курса: bit.ly/analizd

Цель курса — познакомить слушателей с сферой анализа данных, основными инструментами, задачами и методами, с которыми сталкивается исследователь данных в работе

СМОТРИТЕ ТАКЖЕ:

Курс «Информационный поиск» bit.ly/infopoisk
Курс «Алгоритмы и структуры данных» bit.ly/1QP7zVq

— О КАНАЛЕ:

Официальный канал образовательных проектов Mail.Ru Group

► Нажмите здесь для подписки ‣ www.youtube.com/TPMGTU?sub_confirmation=1

Актуальные лекции и мастер-классы о программировании от лучших IT-специалистов. Если вы увлечены мобильной и веб-разработкой, присоединяйтесь!

Наши проекты:
Технопарк при МГТУ им. Баумана ‣ park.mail.ru/
Техносфера при МГУ им. Ломоносова ‣ sphere.mail.ru/
Технотрек при МФТИ ‣ track.mail.ru/

— МЫ В СЕТИ:

Технопарк в ВК | vk.com/tpmailru
Техносфера в ВК | vk.com/tsmailru
Технотрек в ВК | vk.com/trackmailru
Блог на Хабре | habrahabr.ru/company/mailru/
Наш IT-портал | IT.mail.ru

Вычисления на видеокартах (осень 2020)

Область применения компьютерного зрения очень широка: от считывателей штрихкодов в супермаркетах до дополненной реальности. На лекции мы поговорим о том, где используется и как работает компьютерное зрение, как выглядят изображения в цифрах, какие задачи в этой области решаются относительно легко, какие трудно, и почему.

Сейчас мы не знаем ограничений, которые запрещали бы создание искусственного интеллекта (ИИ), приближенного к человеческому. Но пока мы не знаем и того, как сделать такой ИИ. Прорыв может быть связан с увеличением производительности компьютеров, появлением больших баз данных и машинным обучением. Многослойные нейросети дают надежду построить искусственный интеллект, работающий по образцу человеческого мозга. Каждая такая сеть подобна команде, в которой каждый решает свою задачу, и общаясь с другими элементами, помогает сообща понимать обстановку, вырабатывать нужные решения и предпринимать действия. При это нейросети могут не только понимать реальность, но и предсказывать, как будут развиваться события. По сути, они деконструируют работу мозга. Такие системы способны обучаться самостоятельно, на примерах правильного решения задач.

О том, как люди обучают машины вести себя по-человечески, расскажет кандидат физико-математических наук, руководитель проекта iPavlov, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения Московского физико-технического института (МФТИ) Михаил Бурцев в третьей лекции цикла «Экономика наступившего будущего» в рамках просветительского проекта открытых лекций Фонда Егора Гайдара «Экономический факультет».

Модератор мероприятия: Борис Грозовский.

Лекция состоится 19 декабря в 19:00 в Особняке на Волхонке (Большой Знаменский переулок, дом 2, строение 3).

Все подробности и регистрация: gaidarfoundation.timepad.ru/event/619772/

Анализ главных компонент и факторный анализ. Задачи, решаемые с помощью факторного анализа. Математические модели анализа главных компонент и факторного анализа. Факторные нагрузки, факторные метки, их интерпретация. Вращения факторов. Интерпретация факторов.

Лекция №12 в курсе «Анализ данных на R в примерах и задачах» (весна 2016).
Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов
Страница лекции на сайте CS центра: goo.gl/wGKd4e
Ссылка на все лекции курса: goo.gl/1VmEdf

Метод к-средних. Датчики случайных чисел, зерно датчика. Визуализация алгоритма метода к-средних. Методы определения числа кластеров. Библиотека NbClust. Каменистая осыпь/локоть. Многомерное шкалирование для визуализации кластеров.

Проверка статистических гипотез. Гипотезы согласия, однородности, независимости, гипотзы о параметрах распределения.

Лекция №4 в курсе «Анализ данных на R в примерах и задачах» (весна 2016).
Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов
Страница лекции на сайте CS центра: goo.gl/s5XUcm
Ссылка на все лекции курса: goo.gl/1VmEdf

Практика: judge.mipt.ru/mipt_cs_on_python3/
Telegram-группа: t.me/tkhirianov_mipt_cs_on_python3
Спонсировать: www.patreon.com/tkhirianov или www.paypal.me/tkhirianov

курс: Информатика. Алгоритмы и структуры данных на Python 3.
лектор: Хирьянов Тимофей Фёдорович
прочитана 05.09.2017

Темы, рассмотренные на лекции №1:
— Что есть «информатика» и что понимает под этим лектор
— Что значит «уметь программировать»
— Hello, World!
— Концепция присваивания в Python
— Обмен двух переменных значениями через одну временную и две временные переменные.
— Множественное присваивание в кортежи переменных.
— Обмен значений.
— Арифметические операции. Возведение в степень, деление нацело.
— Цикл while. Инструкции управления циклом.
— Вложенный цикл while
— Условный оператор if
— Цикл for и его особенности в Python.
— Функция range()
— Оператор continue

Преподаватели Академии анализа данных StatSoft на реальных примерах продемонстрировали основные методы, необходимые для грамотного проведения медицинского исследования, написания научных публикаций в тематические журналы, а также для статистической проверки квалификационных работ…

Выступление Андрея Себранта (Яндекс) на конференции «Деловой интернет» 2017.

Начни карьеру с бесплатного курса «Основы программирования» goo.gl/jTP4nP

Анализ данных с Python библиотеками Pandas и Numpy.

Подписывайся на наш канал и смотри новые видео первым: www.youtube.com/progliveru

Проходи бесплатные курсы: goo.gl/4gG8TL
Выбери профессию: goo.gl/WSdYSE
Смотри вебинары: goo.gl/bBVKcb
Читай статьи: goo.gl/XfJNqc
Проверяй знания: goo.gl/gqKSsw

ВКонтакте vk.com/geekbrainsru
Facebook www.facebook.com/geekbrains.ru
Одноклассники ok.ru/geekbrains
Telegram t.me/geekbrains_ru
Instagram www.instagram.com/geekbrains.ru/

#программированиеpython #обучениеpython #вебинарpython #курсыpython #pythonонлайн #pythonбиблиотеки #geekbrains #программирование #курсыпрограммирования