Samuel Rosa - Výučba

Princípy dátovej vedy

• zimný semester, 3DAV
• Prednášky
• Utorok, 16:30 v M-XII
• Cvičenia
• Piatok, 11:30 v M-VI
• cvičenia v piatok budú občas v F1-248 (Vladimír Boža)
• Aktuálne oznamy
• 10.1.: oprava preklepov v harmonograme v informáciach o skúške
• Stacionárne oznamy
• Piatkové prednášky budú naživo, ale popritom budú online streamovaná (a nahrávané) v MS Teams
• Kód do MS Teams: 8oywl88
• Kód na Google classroom: nwsxwbj
• Ak máte otázky, spýtajte sa mailom alebo osobne
• Konzultácie sú vítané, dohodnite si ich mailom, alebo osobne po hodine
• Ak ste odhalili chybu na prednáškach, v kódoch, alebo na stránke - dajte mi, prosím, vedieť
• Literatúra
• [James] James et al.: An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python, Springer, 2023, link
• [Skiena] Skiena: The Data Science Design Manual, Springer, 2017
• [Grus] Grus: Data Science from Scratch, O’Reilly Media, 2019
• Materiály pre študentov
• Infolist
• Pravidlá hodnotenia (aktualizované 14.10.)


• Domáca úloha
• Projekt
• Skúška - info o skúške (finálna verzia, 10.1.2025)


• Mini slovník pojmov Strojového učenia vs. Štatistiky
• Vzorové písomkové príklady na precvičenie


• 1. Úvod + Exploratívna analýza (Skiena: 6.1, 2.2-2.3)
• prezentácia, Python, 01_nhanes-weight.xls
• 2. PCA (James: 12.2, Skiena: 8.5, Grus: 10)
• Rko, Python, Python - Eigenfaces (aktualizované 1.10.)
• 3. Lineárna regresia (James: 3, Skiena: 9.1-9.4, Grus: 14, 15)
• Python, Rko (aktualizované 8.10.)
• 4. Validácia, krosvalidácia (James: 2.2, 5.1, 5.3, Skiena: 7.5, Grus: 11)
• Python
• 5. Penalizovaná regresia (James: 6.2, 6.5, Skiena: 9.5, Grus: 15)
• Python
• 6. Princípy štatistiky (Skiena: 5.3, Grus: 7)
• Rko
• 7. k-NN (James: 2.2.3, 4.5.1, 4.7.6, Skiena: 10.2, Grus: 12)
• Python
• 8. Logistická regresia (James: 4.3, 4.7, Skiena: 9.6, 9.7, Grus: 16)
• Python (opravené po prednáške 29.10.)
• 9. Neurónové siete (James: 10.1, 10.2, 10.9, Skiena: 11.6, Grus: 18)
• 10. Stromy a sady stromov (James: 8, Skiena: 11.2, Grus: 17)
• Python
• 11. Zhlukovanie (James: 12.4, 12.5, Skiena: 10.5, Grus: 19)
• prezentácia, Rko, 11_krajiny.csv
• Doplnok. Selekcia premenných (James: 6.1, 6.5)
• Python
• 12. Pravdepodobnostné modelovanie (Skiena: 2.1, 5.1, Grus: 6)
• Rko
• 13. Bayesovské siete (L. Wasserman (2004): All of Statistics: kapitola 17)
• 14. Naivný bayesovský klasifikátor (James: 4.4.4, 4.7.5, Skiena: 11.1, Grus: 13)
• Python
• 15. Markovovské a skryté markovovské modely
• Python
• 16. Štatistické testy (Skiena: 5.3-5.5, Grus: 7)
• prezentácia (aktualizovaná 20.12.), Rko, 16_blond.csv
• 17. Big data (Skiena: 12)
• prezentácia
• 18. Etika
• prezentácia, Skienova prezentácia


• Záznam prednášky 25.10.: video, tabuľa
• Záznam prednášky 15.11.: video, tabuľa
• Záznam prednášky 22.11.: video, tabuľa
• Záznam prednášky 6.12.: video, tabuľa
• Záznam prednášky 20.12.: video, tabuľa

Redukcia dimenzie dát

• letný semester, 1mEMM+1mPMŠ+1mINF
• Materiály pre študentov
• Infolist
• Motivácia a obsah predmetu

Optimalizačné a výpočtové metódy

Ekonometria (cvičenia)

• letný semester, rôzne krúžky
• Materiály pre študentov
• Infolist

Spätná väzba

Archív

Vedenie záverečných prác

Kontakt

• Adresa:
      Katedra aplikovanej matematiky a štatistiky
      Fakulta matematiky, fyziky a informatiky
      Univerzita Komenského
      Mlynská dolina
      842 48 Bratislava 4
• Kancelária: M 240
• E-mail: samuel.rosa[at]fmph.uniba.sk