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
5,172件の評価
864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

Aug 09, 2018

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

KA

Feb 16, 2016

Прошел много курсов по Data Science, этот курс не разочаровал. Подается в лучших западных традициях. Неформально объясняется материал, много примеров. Надеюсь, и дальше специализация не подкачает.

フィルター:

Математика и Python для анализа данных: 701 - 725 / 831 レビュー

by Pavel T

May 14, 2017

Спустя год решил написать отзыв. В данном курсе интересная подача теории, понятно объясняют, нет слишком формального текста. Приятно, что преподают люди, которые не только на теории знают материал, но и сталкиваются с практическими задачами. Пригодились конспекты, к оформлению создатели подошли серьезно.

Теперь о минусах. Адская сложность ( для меня) задания второй недели, хоть и специализация для людей с каким-то опытом, но сложность данного курса Begginer. Учился на специальности, где было много математики, но не было программирования, поэтому преодолел математические задачи без особых проблем, но пригорел от того, что сложность задания не соответствует предшествующему материалу: показали синтаксис Питона, показали циклы, типы данных и несколько библиотек, но чтобы выполнить задание надо уже быть программистом на каком-то другом языке. Вышло это мне всё в несколько месяцев изучения Питона. Поэтому кто не программист, подумайте прежде чем регистрироваться на курс.

by Evgeny F

Nov 14, 2017

Курс хороший, большое спасибо команде! Необходимые понятия объясняются доступно и интересно. И навыки работы с ipython очень нужные и практически ориентированные. Не понравилось как было дано определение функции. Типа мы не будем говорить про множество значений и определения, но без этого обойтись всё равно не получилось. И само определение понятия было через само понятие. То есть функция - это функция, которая....

А ещё хотелось бы более расширенную версию курса. С векторными случайными величинами, с практическими задачами на аналитическую работу с функциями распределения. Например если X распределено нормально с mu, sigma^2, найти мат ожидание X^2. С линейной алгеброй и матанализом тоже хотелось бы больше материала. Но конечно нельзя объять необъятное.

Большое спасибо за курс!

by Michael B

Mar 08, 2016

Неплохой вводный курс.

Однако, прежде чем пройти его, нужно подтянуть как математику, так и синтаксис Питона. Преподаватели быстро пробегают по верхам, рассчитывая на то, что подробно и досконально объяснять не нужно, что все это повторение пройденного. Думаю, многим этого покажется недостаточно. У некоторых (так было у меня) может сложиться впечатление сильного разрыва в сложности между объяснением и заданием (хотя на самом деле все необходимые сведения, по сути, приведены).

При этом практические задания в этом курсе очень хороши; по мне, это наиболее ценная его часть.

by Заньков К А

Apr 03, 2018

Не хватает погружения в конкретные задачи, чтобы реализовывать на практике полученные знания с первого занятия. Много теории, которая наверняка не пригодится в дальнейшем! Было бы здорово если курсы будут интерактивными! Допустим, есть конкретная задача у компании "А" и чтобы ее решить нужно то-то, есть другая задача у компании "Б" и для другой ситуации был бы применителен более индивидуальный подход!!! Надеюсь вы меня поняли!!! Будет круто)! Уверен, что количество слушателей увеличится в разы!

by Чайников К М

Apr 29, 2018

Хороший курс) Единственный минус это недосказанность некоторых тем, особенно тяжко было воспринимать статистику. Объясняли каким-то нечеловеческим языком. Ну, может мне так кажется. А в основном мне понравилось) Кстати, если вы только решаетесь записаться на курс или нет. Я Вам смело советую сделать это! Если вы совсем новичок как в математике так и в питоне, то на платформе Stepik.org(https://stepik.org/course/3356) есть обширный практикум по этому курсу.

Дерзайте!

by Билибин С К

Mar 21, 2017

Очень кратко, но полно подана теоретическая информация. За это всевозможные респектосы.

Почти все, что было затронуто в этом курсе, я проходил в университете. Этот курс очень хорошо формализовал и структурировал информацию в голове.

В практической части сложность заданий не очень сбалансирована( для меня задача на анализ текстов была очень непростой, так как я впервые открыл питон), но, в целом, вся теория была применена на практике и это хорошо.

by Sergey D

Aug 10, 2019

Курс интересный, темы выстроенные в грамотной последовательности. Но для того объема материала, которым должен овладеть слушатель к концу курса, данный курс очень маленький. Предполагается, что слушатель либо знаком с линейной алгеброй и Питоном, либо очень много время надо потратить на изучение этих тем, гораздо больше длительности всего курса. Все же хотелось бы, чтобы в курсе более детально разбирались аспекты математики и Питона.

by Филипп

Jul 27, 2017

Некоторые задания были очень простыми. Наверное, это нормально для первого курса из специализации. На мой взгляд была очень крутой третья неделя. Я узнал на ней много нового для себя про оптимизационные алгоритмы и про матричные разложения. Возможно, имеет смысл добавить задание реализовать вручную какой-нибудь генетический алгоритм или отжиг.

Спасибо за первый курс в специализации ;)

by Usenko S

Oct 26, 2017

Начало не сложное, но затем сложность растет нелинейно и 3,4 неделя для понимания требует значительно больше материала чем представлено в видео и конспектах. Напоминает мем о том как научиться рисовать) Курс явно рассчитан на людей, которые уже что-то подобное когда-то проходили и им надо только освежить это. Если не знакомы с программированием и математикой - будет сложно.

by Нагорный П В

Feb 25, 2018

В целом курс отличный. Дает необходимые знания. Но! Хотелось бы ,чтоб в видео разбирались реальные задачи. Я имею в виду, что сам курс не имеет значения, если делать так : " Вот здесь задание, вот документация. Мы ее вам не показывали, но вы прочитайте сами." Зачем нужны преподаватели, если можно отправить к документации? Хотелось бы более адаптированного преподавания.

by Ivan S

Jun 08, 2017

В целом все неплохо (отлично вспомнил универскую программу + начал видеть интересности в 'сухой математике'). Я бы немного переработал неделю с теорией вероятности. Было бы проще, если:

не просто читали формулы, а объясняли какой физический смысл за ней стоит.

Именно на тервере приходилось пользоваться другими источниками, чтобы понять о чем речь.

by Andrey A

Jun 22, 2017

Отличный курс. Хотя в некоторых местах довольно поверхностное и, тем не менее, все равно сложное повествование. Странная комбинация. В остальном курс дает необходимую базу для решения задач с помощью Python (в первую очередь учит искать информацию в описании библиотек) и некоторые идеи использования математического аппарата в решении задач.

by Kutnyakova E

Sep 07, 2019

хороший курс для новичков, вводит в курс дела, хотя местами слишком кратко. особенно последняя неделя скомканной получилась, слишком много реально сложной информации (теорвер и статистика) и я просто пропускала некоторые вещи. зато практика супер! буду проходить второй курс однозначно, применять знания. спасибо большое всем организаторам

by Пискунов А Д

Oct 21, 2016

Курс неплохой, но балл снизил за недостаточно хорошо раскрытый оператор lambda.

В итоге, конечно, разобрался с ним досконально, но пара лишних примеров в тексте лекции сэкономила бы кучу времени. А также неплохо было бы понять, зачем нужно было дублировать более общий оператор определения функции def его усеченным вариантом lambda

by Baturo T

Apr 09, 2017

Спасибо большое организатором за создание такого курса! Он позволяет получить новые навыки в анализе данных. Надеюсь, что подобных курсов будет все больше и больше!

Из недостатков: курс занимает больше времени, чем упоминается в описании. Не всегда хватает поддержки на форумах. Мне хотелось бы больше упражнений в первые недели.

by Толмачев А А

Nov 21, 2016

Отличный курс, считаю обязательным для всех людей, желающих изучать Python для мат. анализа. Для меня единственной проблемой в курсе была часть с теорией вероятностей, достаточно поверхностно осветили плотности и распределения и достаточно проблематично получилось выполнить последнее задание. В остальном - великолепно!

by Фёдоров А С

Dec 13, 2017

Часть по Python хороша. Единственный минус - в лекциях рассказывают про Python 2, а все студенты уже на Python 3.

Часть по мат.статистике тяжелее, мне показалось скомкано, пришлось дополнительно прослушать отдельный курс по основам статистики на Степике. Только после этого понял как надо выполнять итоговое задание.

by Berdnikov D U

Jul 04, 2019

Немного бегло. Кое-что приходится догугливать. В превью сказали, что будет математика и она будет применяться на практике. Пока этого нет, делаю на упорстве, читаю дополнительно, думаю, поможет, а там - глянем. В целом, формат тестов - отличный, после них запоминается лучше. Но, как и везде - практика

by Cyril B

Apr 29, 2018

Из плюсов - много практических задач

Из минусов - объяснение математики явно рассчитано на подготовленного человека. Также есть явная нехватка практических примеров. В качестве источника, где на мой взгляд математика объясняется гораздо лучше привожу англоязычный учебник Higher Engineering Mathematics

by Timur B

Mar 12, 2018

The lectures could potentially go into more details, especially in the optimization part. The explanation is too short and does not give feeling of what is actually happening. The probability theory is also short but much better explained, so it can be clearly understood. The exercises are excellent!

by Санников С А

Aug 28, 2017

Курс хороший предполагает поиск материалов вне лекций, но для непросвещенных в высшей математике довольно сложный. Помимо того что говорят на курсе нужно еще искать более разжеванную информацию и кучу референсов на непонятные вещи, почему тут так а тут так. Но возможно, это я просто дотошный :)

by Vladimir I

Mar 19, 2016

Хороший курс, всё понятно объясняют, даже в тестах объясняют что не так и почему.

Хотелось бы больше доказательств, хотя бы в письменных материалах к видеоурокам, чтобы не лазить по интернету в поисках "а почему так". Или хотя бы ссылки на соответствующий параграф в любимом учебнике.

by Olga F

Feb 18, 2020

Очень хороший курс для систематизации подзабытых и разрозненных знаний по высшей математике и основам python. Для новичков не подходит, т.к. многие вещи объясняются быстро и коротко. Только благодаря этому курсу я наконец поняла до конца смысл центральной предельной теоремы!

by Беляев А В

Mar 19, 2017

В курсе стоит добавить описание специфических особенностей Coursera и типичных ошибок начинающих пользователей, не связанных с самим курсом (повреждение файлов скриншотов с кириллическими именами и т.п., размещение скриншотов в неудоборимых форматах).

by Pavel A

Sep 07, 2018

Хотелось бы более подробного освещения рассматриваем тем в видеоуроках. Материал на семестровый курс начитать в академчас - не самый оптимальный способ объяснить его. Сделайте видео по 20 минут вместо 2 - 4, побольше примеров, поподробнее объяснения.