Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению

❗ Старт нового курса – 6 сентября 2017 г. Веб-форма для участия ❗

В курсе даются теоретические основы машинного обучения, а также с помощью обилия домашних заданий и 2 соревнований Kaggle Inclass можно приобрести навыки практического анализа данных и построения прогнозных моделей. Требуются начальные навыки программирования на Python и знание математики (математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей, математическая статистика) на уровне 2 курса технического ВУЗа.

Wiki-страницы этого репозитория:

• Prerequisites: Python, математика, DevOps. О том, как лучше подготовиться к прохождению курса, если навыков программирования или знаний математики не хватает.
• Авторы статей и лекторы. Вкратце представляем всех, кто поработал над курсом.
• ПО для прохождения курса и Docker – как настроить все ПО для прохождения курса. В частности, описывается, как запустить у себя Docker-контейнер, в котором уже все установлено.
• Топ-100 первого курса. 1 итерация курса прошла с 28 февраля по 10 июня 2017 года – с домашними заданими, соревнованиями, тьюториалами, конкурсами по визуализации и общим рейтингом. Более 500 участников, было весело 😀. Увековечим имена тех, кто попал в топ-100 финального рейтинга.
• Тьюториалы. Одним из заданий в курсе было написать тьюториал на одну из тем вокруг машинного обучения и анализа данных.

Ниже перечислены основные темы курса (со ссылками на статьи на Хабре) и домашние задания с решениями.

Основные темы

1. Первичный анализ данных с Pandas
2. Визуальный анализ данных с Python
3. Классификация, деревья решений и метод ближайших соседей
4. Линейные модели классификации и регрессии
5. Композиции: бэггинг, случайный лес
6. Построение и отбор признаков
7. Обучение без учителя: PCA и кластеризация
8. Обучаемся на гигабайтах с Vowpal Wabbit
9. Анализ временных рядов с помощью Python
10. Градиентный бустинг. Часть 1
11. Градиентный бустинг. Часть 2. ~ 30.06.2017

Домашние задания

1. Анализ данных по доходу населения UCI Adult. Тетрадка, веб-форма для ответов, решение
2. Визуальный анализ данных о публикациях на Хабрахабре. Тетрадка, веб-форма для ответов, решение
3. Деревья решений в игрушечной задаче и на данных Adult репозитория UCI. Тетрадка, веб-форма для ответов, решение
4. Линейные модели классификации и регрессии в соревнованиях Kaggle Inclass. Часть 1: идентификация взломщика, Часть 2: прогноз популярности статьи на Хабрахабре, веб-форма для ответов, решение 1 части, решение 2 части
5. Логистическая регрессия и случайный лес в задаче кредитного скоринга. Тетрадка, веб-форма для ответов, решение
6. Работа с признаками. Тетрадка, веб-форма для ответов, решение
7. Метод главных компонент, t-SNE и кластеризация. Тетрадка, решение, веб-форма для ответов
8. Часть 1: Реализация алгоритмов онлайн-обучения, тетрадка, решение. Часть 2: Vowpal Wabbit в задаче классификации тегов вопросов на Stackoverflow, тетрадка, решение. веб-форма для ответов
9. Предсказание числа просмотров вики-страницы. Тетрадка, решение, веб-форма для ответов
10. Реализация градиентного бустинга. Тетрадка, решение, веб-форма для ответов