Chevron Left
Математика и Python для анализа данных に戻る

モスクワ物理工科大学(Moscow Institute of Physics and Technology) による Математика и Python для анализа данных の受講者のレビューおよびフィードバック

4.8
5,489件の評価
930件のレビュー

コースについて

Анализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понимать, как устроены методы анализа данных. Задача этого курса — сформировать такой фундамент. Мы обойдёмся без сложных формул и доказательств и сделаем упор на интерпретации и понимании смысла математических понятий и объектов. Для успешного применения методов анализа данных нужно уметь программировать. Фактическим стандартом для этого в наши дни является язык Python. В данном курсе мы предлагаем познакомиться с его синтаксисом, а также научиться работать с его основными библиотеками, полезными для анализа данных, например, NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

人気のレビュー

GD
2018年8月8日

Лучший вводный курс, который я видел. Есть мелкие огрехи в изложении математической части, но это ерунда по сравнению с четкостью и полнотой изложения программистской части и обилием примеров. Спасибо

MS
2019年10月3日

Спасибо за ваш труд. Очень интересно спустя 10 лет после университета окунутся в режим студента. Замечательно то, что для выполнения задания необходимо почесать репу)) и залезть в другие источники.

フィルター:

Математика и Python для анализа данных: 176 - 200 / 898 レビュー

by Andrey

2017年7月3日

Очень интересный курс! Правда, материала и примеров, которые они рассказывают в лекциях не достаточно и хотелось бы, чтобы были ссылки на дургие источники, где можно изучить матриал с примерами более подробно. Тем не менее, курс мне понравился!

by Alexei K

2016年8月10日

Отличный курс, интересные задания.

Спасибо что выбрали Python, а не R. Python более универсальный, лучше документирован и быстрее развивается. И отдельное спасибо за использование Jupyter-ноутбуков, работа в них получается наглядной и удобной.

by Митягин К С

2016年4月5日

Курс хорошо структурирован, преподаватели отлично доносят материал до слушателя. Практических заданий,на мой взгляд, можно было сделать больше и немного сложнее. В целом, курс понравился и появились интерес и желание пройти всю специализацию.

by Ольга К

2020年1月9日

Спасибо преподавателям, курс позволил вспомнить математику и познакомиться с Python. Это было не очень просто, но, точно, полезно, и для текущей работы, и для возможной будущей. Хочу дальше изучать направление "Анализ данных" и язык Python.

by Семенюк А П

2019年1月16日

Понравился формат подачи информации, видеоуроки понятны, конспекты подробны, ноутбуки полезны для решения тестов и заданий по программированию. Изучала Python с нуля, и за короткий срок смогла понять многие аспекты. Все очень понравилось!

by Габсатаров Ю В

2019年1月15日

Курс очень интересен и полезен всем, кто хочет получить представление о методах работы с данными. Для освоения желательно, но не обязательно, иметь представление об основах программирования, математического анализа и теории вероятностей.

by Юрасик Г А

2019年3月19日

Хорошо структурированный курс, имеет оптимальное соотношение объема излагаемого материала к объему знаний, необходимых для ознакомления с темой и первичного ее освоения. Дает в хорошей пропорции необходимую теорию и практические навыки.

by Сумин В Д

2021年2月16日

Имею высшее, связанное с математикой, и знаком с синтаксисом пайтона, поэтому было слишком просто. Для повторения основных формул или получения представления о том, какие навыки и знания понадобятся в дальнейшем, курс подходит отлично.

by Вероника И

2020年5月6日

Математика довольно простая, особенно на первых двух неделях, все изучала в институте. Но на данном курсе теория хорошо проиллюстрирована. А с python было сложновато. Мне кажется лучше проходить этот курс будучи уже знакомым с python.

by Melnikov A A

2018年5月2日

Курс помог мне освоить основы математического анализа и статистики. Они применимы на практике от того особенно ценны. Практические задания закрепляют навыки применения алгоритмов при помощи популярных библиотек SciPy, NumPy и Pandas.

by Timur G

2020年10月14日

Курс рассчитан на тех, кто уже знаком с материалом. Хороший дайджест важных вопросов, есть любопытные методические находки. Несколько неравнозначный подход у различных преподавателей и неоднородное распределение нагрузки по темам.

by Гридасов И И

2017年7月26日

За час рассказать вкратце программу первого курса по матану и линальной алгебре, думаю у вас получилось) Плюс ещё и изучили основные библиотеки python для анализа данных, думаю дальше на этой базе посторится отличная специальзация

by Кроо Д С

2019年2月18日

Очень хороший и продуманный курс. Единственное -- иногда не хватает размеренности и строгости в математической части. Некоторые вещи (например, pandas) уже забыл, т.к. использовал один раз, но верю, что в следующем курсе вспомню.

by Andrey S

2017年10月15日

Курс хорош, особенно для тех, кто проходил все эти математические выкладки в универе, но потом за ненадобностью забыл. Освежает в памяти и учит научным вычислениям на python. Радует большое количество примеров и сниппетов кода.

by Yanovskiy A O

2020年7月9日

Отличный курс! Позволяет получить самые базовые знания математики и программирования для дальнейшего обучения. Для человека хоть немного знающего питон и математику, освоить курс вполне реально, но могут встречаться трудности

by Roman Y

2016年9月3日

Отлично сформированный курс, постепенно вводящий человека в прекрасный и удивительный мир машинного обучения. Пожалуй единственный минус это очень малая активность в обсуждениях задач и лекций, всё остальное мне понравилось.

by Manakov A V

2017年10月17日

Отличная подача и набор, представленного в курсе, материала.

Материал по Python - думаю лучше углубить и расширить (более подробно рассказать ).

Тервер и статистика понравились больше всего.

Молодцы!

Спасибо за курс.

by Sybyl A

2019年1月28日

Курс понравился, хорошо направляет в теоретическую часть анализа данных. Возможно, на начальном уровне математического аппарата будет достаточно, но для серьезных вещей его однозначно нужно будет развивать и дальше.

by Ponomarev D

2016年4月3日

Отличный курс, хорошая подача материала.

Четвертый раздел показался довольно сложным. То ли он сам по себе такой, то ли стоит немного иначе структурировать материал. Возможно, необходимо больше примеров и их решений.

by Степанов А В

2017年12月9日

Понравились конспекты, видеолекции, задания.

Из косяков: явно заниженное расчетное время просмотра видео, выполнения заданий и чтения конспектов. Как минимум в три раза. Не принципиально, но в заблуждение вводит )

by Eugene M

2016年9月22日

Отличный курс, который сразу окунает в предметную область. Но придётся изрядно попотеть, если вы забыли матанализ, линейку и тервер - необходимо будет изучать многие вещи самостоятельно, чтобы во всём разобраться.

by Maxim

2016年12月14日

Отличный курс!

Помог систематизировать имеющиеся знания, приобрести новые знания, взглянуть на темы, раскрываемые в курсе, с другой стороны и лучше понять прикладной аспект математики, раскрываемой в данной курсе.

by Khan N

2020年7月20日

Курс в целом понравился. Выдержан баланс - чтобы не расслабляться, но при этом мозги не "перекипают"). Заметила некоторые неточности в тесте на 1-2 неделе в предложенных вариантах ответов, но не критичные.

by Roman Z

2018年9月7日

Курс мне очень понравился. Доходчиво объяснили математические понятия, используемые в data science. Правда блок по статистике похуже. Его не совсем понятно объяснили. Но в целом курс на 5 балов. Рекомендую.

by Алексей К Д

2018年1月25日

Отличный курс: не нудный, с разнообразными практическими заданиями, и главное - очень полезный. Вспомнились задачи, которые когда-то делал в универе, теперь мне понятно, зачем они были нужны :) Так держать!