ADM

Algorithmen für Data Mining

Hallo allerseits, hier finden Sie die Heimarbeit der ADM -Klasse des MSC in Data Science @ La Sapienza University. Für jede Jahre finden Sie die jeweiligen Aufgaben.

Insbesondere für jede Zuordnung finden Sie ein Sub -Verzeichnis, das enthält:

• README.md der die Aufgabe, die Frist und die Ergebnisse beschreibt. Sie können auch die erforderlichen Formulare für die Lieferung finden!

Sich ansehen

• EVALUATION.md : Wie Peer Evaluation funktioniert
• DELIVERY.md : Richtlinien einreichen

Zusammenarbeit

Nach der von ARIS vorgestellten Richtlinie ermutigen wir Sie, Ihren Kollegen Fragen zu stellen, bevor wir zu den TAS -Bürozeiten kommen. Wie Sie für Hausaufgaben 1 haben, ist Slack ein mächtiges Mittel, um eine Antwort auf Ihre Fragen zu haben. Verwenden Sie sie also! Denken Sie daran, dass eine Aufnahme an eine Debatte immer ein guter Weg zum Üben ist.

Bürozeiten

Aufgrund der Tatsache, dass einige von TAs aus der Ferne arbeiten und dass Sie Klassen bei Castro Laurenziano haben, haben TAS keine Bürozeiten. Trotzdem werden wir immer in Slack verfügbar sein, um eine Ihrer Frage zu beantworten. Wenn Sie Probleme haben und viele Probleme mit den Hausaufgaben haben, fragen Sie sich auf Slack, um Office -Stunden für die gesamte Klasse zu organisieren.

TAS -Kontakte

Ta	Locker (vorzuziehen)	E-Mail-Adresse
(HTA) Cristina (US -amerikanische Ostküstenzeit)	@cristina	[email protected]
(HTA) Luca	@Luca	[email protected]
(Ta) Francesco	@Francesco Pezone	[email protected]
(Ta) Alireza	@Alireza Seifi1989	[email protected]
(Ta) Lucia	@lucia testa	[email protected]
(Ta) Paolo	@Paolo	[email protected]
(Ta) Silviu	@Silviu	[email protected]

Wir werden so schnell wie möglich antworten, wenn die Reaktionsfähigkeit höher ist. Wenn Sie uns eine E-Mail senden, starten Sie das Objekt mit "[ADM2020]".