Приложения и практика анализа данных

2020/2021

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Майнор

Где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук

Когда читается: 3, 4 модуль

Преподаватели: Бусуркина Ирина Петровна, Мусабиров Илья Леонидович, Сироткин Александр Владимирович, Суворова Алёна Владимировна, Чуприна Дарья Викторовна

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 60

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Курс посвящен более глубокому погружению студентов в специализированную область анализа данных и выполнение итогового практического проекта с использованием всех компетенций, приобретённых в процессе освоения майнора Data Science. Учитывая междисциплинарную важность майнора, в рамках базовой структуры и требований курса Applications and Practice of Data Science могут быть реализованы проекты из различных направлений и предметных областей. В рамках курса студентам будут предложены групповые и индивидуальные проекты, а так же возможность предложить собственный проект.

Цель освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Приложения и практика анализа данных» являются изучение особенностей разработки приложений и сервисов построенных на основе методов анализа данных, особенностей совместной разработки, разработки пользовательского интерфейса и работы с системами контроля версий.

Планируемые результаты обучения

Формулирует задачу построения системы рекомендаций на основе заданного или самостоятельно подобранного набора данных
Внедряет алгоритмы построения рекомендаций в аналитические сервисы
Проектирует интерфейсы приложений средствами языка R
Строит интерактивные визуализации средствами языка R
Автоматизирует сбор и анализ информации из различных источников в глобальных компьютерных сетях
Планирует самостоятельную работу при выполнении группового проекта
Владеет инструментами совместной разработки

Содержание учебной дисциплины

Создание пользовательского интерфейса
Введение в html, основные элементы веб-интерфейса. Взаимодействие с пользователем. Архитектура приложений на Shiny. Элементы пользовательского интерфейса: создание и обработка взаимодействий. Интерактивные визуализации
Рекомендательные системы
Создание рекомендательных систем на основе рейтингов товаров. Коллаборативная фильтрация по пользователям (user-based) и по товарам (item-based). Альтернативные методы формирования рекомендаций (SVM разложение, рекомендации наиболее популярных товаров). Машинное обучение в рекомендательных системах. Оценки качества рекомендаций, на основе оценки точности восстанавливаемых рейтингов. Оценки качества рекомендаций, на основе решения задачи бинарной классификации на подходящие и не подходящие рекомендации.
Работа над коллективными проектами
Основы работы с системой контроля версий git и сервисом github.com. Применение системы контроля версий в среде разработки RStudio. Основы совместной работы над общим проектом. Выбор направления проекта и подготовка плана работы. Выполнение учебного проекта. Промежуточная и итоговая защита проекта. Подготовка отчета. Презентация результатов

Элементы контроля

Дневники проекта
Дневники работы над проектом представляют собой регулярные письменные отчеты о прогрессе в выполнении проекта. Дневники заполняются в виде комментария в ветке проекта.
Защита идеи
Видео на 3-5 минут с описанием идеи, ролей в команде и основных положений из canvas (ожидаемые сценарии, функциональность, данные, пользователи, оценивание, интерфейс). Записывается с участием всех членов команды
Защита проекта с демонстрацией
Групповая презентация результатов проекта, включая демонстрацию работы сервиса (в формате видеозаписи на 7-10 минут) + ссылка на работающее приложение Обязательными разделами доклада являются: 1. Общее описание идеи сервиса 2. Описание данных 3. Состав команды и распределение ролей 4. Использованные методы анализа 5. Демонстрация примеров работы проекта 6. Оценивание разработанной системы. 7. Возникшие в процессе выполнения проекта сложности, изменения исходной идеи
Отчет
Структурированный письменный отчет по проекту с ответами на вопросы, полученные во время взаимного оценивания и от преподавателей во время проверки.
Схема (canvas) проекта
Схематичное описание проекта по представленному шаблону (сфера, цели, функциональность, методы, интрефейс, оценивание)
Взаимное оценивание идеи
Каждый студент индивидуально оценивает видео-презентации трех проектов (два по предварительному распределению, один по выбору студента). Для каждого проекта дается общая оценка, формулируются вопросы, даются рекомендации по улучшению, дополнению или изменению, а также приводятся примеры, на которых хотелось бы проверить рекомендательную систему.
Взаимное оценивание проектов
Каждый студент индивидуально оценивает видео-презентации трех проектов (два по предварительному распределению, один по выбору студента). Для каждого проекта дается общая оценка, формулируются вопросы, приводятся примеры сценариев, на которых хотелось бы проверить рекомендательную систему.
Ответы на вопросы по проекту
Ответы на индивидуальные вопросы по проекту, полученные от преподавателей во время проверки.

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (4 модуль)
0.05 * Взаимное оценивание идеи + 0.1 * Взаимное оценивание проектов + 0.2 * Дневники проекта + 0.05 * Защита идеи + 0.2 * Защита проекта с демонстрацией + 0.15 * Ответы на вопросы по проекту + 0.2 * Отчет + 0.05 * Схема (canvas) проекта

Программа дисциплины