malugina / dmia_industry_2019_spring Goto Github PK

#1. Лекция

• Flow проектов: какие есть этапы и зачем они нужны
• Роли в ds команде
• Кейс про очереди

#1. Семинар

• Как организовывать код проектов
• Основы git
• virtualenv и пакеты в питоне

#2. Лекция

• Presale стадия проекта: важные моменты
• Визуализация данных
• Статистический анализ
• Когнитивные искажения и как их обходить
• Базовые понятия map reduce

#2. Семинар

• Визуализация данных в питоне на примерах
• Работа с pandas, numpy, scipy при анализе данных
• Пример Map Reduce в Питоне

#3. Лекция

• Градиентный бустинг и бэггинг
• Нюансы обучения и применения на практике
• Кейс про рекомендации к заказу

#3. Семинар

• Обзор библиотек градиентного бустинга в питоне
• Паттерны при обучении моделей

#4. Лекция

• Линейные модели и Нейронные сети
• Нюансы обучения и применения на практике
• Кейс про оптимизацию рекламного бюджета / проверку автомобилей

#4. Семинар

• Обзор библиотек для обучения линейных моделей и для нейронных сетей

#5. Лекция

• Тройственность метрик (оффлайн-онлайн-лосс) и как с ней жить
• Общепринятые метрики в разных областях и задачах
• Методы кастомизации моделей под метрики при обучении
• Быстрые кейсы на постановку и выбор метрики

#5. Семинар

• Реализация кастомных лоссов в разных библиотеках (gb и nn)
• black box optimization

#6. Лекция

• Основные паттерны программирования: фабрика, адаптер, синглтон и другие
• Архитектура сервиса для применения моделей: важные составляющие, взаимодействие, проблемы

#6. Семинар

• Реализация основных паттернов программирования в питоне
• Прототипирование задач на питоне
• Реализация ml сервиса на питоне

#7. Лекция

• Оптимизация работы ds кода: извлечение tf матриц, numpy-изация, обёртки над плюсовым кодом
• Кейс про проверку автомобилей / оптимизацию рекламного бюджета

#7. Семинар

• Основы html+css (и немного javascript)
• Майнинг данных из внешних источников

#8. Лекция

• Основы проверки статистических гипотез и АБ тестирование

#8. Семинар

• Основы проверки статистических гипотез и АБ тестирование (практика)

#9. Резервные темы (также можем расширить по предложению слушателей, пишите сюда)

• Продвинутые паттерны в аб тестировании
• Как проходят собеседования в DS
• Дополнительные кейсы
• Подробнее про Map Reduce
• Как работают базы данных