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

Этот курс считается введением в специальность, и мне кажется, свою задачу он полностью выполняет. Действительно, математики как таковой не очень много, но то, что нужно объясняется очень доходчиво; программирование на питоне тоже понравилось. После этого курса у меня сложилось ощущение того, что мне хочется продолжать заниматься и переходить на следующие курсы!

Отличный курс. Единственное, без бакалавриата (даже самого примитивного), где изучались основы высшей математички и мат. анализа, почти нереально въехать в эту тему. Пришлось вспоминать некоторые вещи из универа, а некоторые изучать отдельно. В любом случае, спасибо огромное за курс, буду продолжать изучать специализацию! Удачи в ваших дальнейших проектах!

Добавляйте комментарий в код, который дается для самостоятельного изучения, или хотя бы вставляйте ссылки на техническую документацию. Иначе часто возникает просто комедийная ситуация. Когда начинаешь изучать что вы даете в уроках или пишете в коде используешь данные других обучающих курсов(бесплатных между прочим) чтобы понять чему учат на платном курсе:)

Это был мой первый курс на Курсере. Курс мне очень понравился!

Понравилось: качество и состав подготовленных конспектов, подача материала, подготовленные задания.

Было бы здорово, для используемых в уроках математических терминов на русском языке, давать их английские эквиваленты - это бы упростило навигацию в мире python, да и в мире математики целом.

Неплохой вводный курс, чтобы освежить в памяти основные разделы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности и статистики, вспомнить теорию и поупражняться в решении задач, а также познакомиться с языком Python и библиотеками, необходимыми для дальнейшего изучения и практического применения машинного обучения и анализа данных.

Курс классный!

Очень интересно и понятно рассказано о питоне, основной математике, теории вероятностей. Я не подозревала, что смогу этот материал так хорошо и глубоко усвоить. Особенно понравились уроки про теорию вероятностей и мат. статистику. Практические задания очень интересные! С удовольствием перехожу к следующему курсу в специализации:)

Гораздо лучше и основательнее, чем ожидалось. Надо признать, что среди курсов на русском языке аналоги найти сложно (если вообще возможно). Теоретические знания, полученные в данном курсе станут основательной базой для всей дальнейшей специализации, которая, в свою очередь, не сомневаюсь, откроет двери в дивный мир машинного обучения!

Спасибо преподавателям и всей ихней команде за проделанную работу! Этот курс то, что нужно для входа в среду математики и програмирования. Он помог мне понять где и как можно применить высшую математику, вспомнить забытое. Я всегда думала, что програмирование это что-то очень сложное и страшное, но оказалось всему можно научиться.

Курс нельзя назвать примитивным, т.к. многие моменты (хоть и рассказываемые в шутливой, интересной манере) требуют дополнительного погружения в предмет для лучшего понимания их сути. Это касается математики.

Объем и уровень погружения в основы программирования на Python достаточен для того, чтобы заразиться им и даже влюбиться :)

Отличный курс для тех, кто хочет освежить в памяти вузовские знания высшей математики, необходимые для машинного обучения. Курс также грамотно и быстро обучает основам языка программирования Python и использованию необходимых в машинном обучении библиотек, что тоже очень полезно для тех, кто хочет освоить эту область. Рекомендую.

Очень хороший старт, позволил многое вспомнить и систематизировать. Если есть понимание из мат. анализа, линейной алгебры и статистики, то можно смело браться за курс, если нет, то лучше где-то приобрести перед началом. Команде, работавшим над курсом хочется сказать слова благодарности и пожелания не снижать планку в дальнейшем.

Вполне неплохой курс! Помогает войти "с ноги" в математику DS. Спасибо создателям курса! Но, это конечно не для полных новичков! Перед началом этого курса я советую пройти курс "Поколение пайтон", и после начать проходить "Практикум по Пайтон" к этому курсу! (Это все на степике). Ну и школьную математику повторить. Всем удачи!

Хороший курс, отличные лекторы. Курс все же не для совсем начинающих, если нет хотя бы небольшого бэкграунда по математике и программированию, то нужно закладывать существенное время для дополнительного самостоятельного изучения. По программированию также было бы полезно заранее пройти какой-то курс по начальному уровню Pyton.

Спасибо!

Помогли восстановить некоторые забытые темы из изученных, но неиспользуемых разделов математики. Но гораздо больше помогли в изучении основ Python, в том числе благодаря бесплатному тренажеру к этому курсу на Stepik. Задание на программирование в Python ко второй недели было оч сложное, но, пожалуй, его стоило пройти.

Отличный курс. Лекторы доступно и интересно объясняют, тесты и практические задания хорошо составлены. Очень неплохие jupyter-ноутбуки даны на каждой неделе. Единственный минус - ваши задания могут долго проверяться другими учениками. Используйте телеграм-канал, чтобы найти тех, кому тоже нужна проверка и помочь друг другу.

Курс великолепный. Лучшее, что я смог найти в рунете. Математика даётся на уровне хорошего технического ВУЗа. (Предполагаю, что на уровне МФТИ). Некоторые задания показались мне довольно сложными, но при этом они очень интересные и запоминающиеся. Можно сказать, со своей харизмой. В общем, эталонный курс. Я в восторге.

Спасибо МФТИ и Яндекса за такой курс! Все очень понятно и дохотчиво. Многие задачи можно сразу же применять на "практике", например задачу "сравнение предложений" легко переделать в задачу по поиску "дубликатов картинок картинок". Это маленькое начало для большого пути в Машинное обучение и анализ данных. Так держать

За 4 недели курс дает понимание, зачем же ты изучал математику в школе и университете - это очень здорово. В каждом блоке курса есть прикладные задачи, результат которых интересен сам по себе. Возможно, стоит добавить более прикладные задачи для задания про ЦПТ.

В целом, курс отличный, большое спасибо Яндексу и МФТИ!

Хороший вводный курс, интересные практические задания, качественные конспекты.Это не первый мой курс по DS, поэтому я в большей степени освежил знания, чем приобрел новые.

Из минусов - мне показалось недостаточным количество теоретического материала по математическим аспектам курса

Обязательно продолжу специализацию.

Огромное спасибо за курс!!!

Очень приятное изложение материала! Тесты помогли выявить пробелы. Очень понравились задания - много открытий - например, что многочленом можно приблизить функцию. Понравилось самой убедиться в верности ЦПТ! "Кошачья тема" понравилась тем, что похожа на реальные задачи анализа данных.

Обкладываться учебниками не пришлось. Очень приятно было решать задачи, сложность оптимальная. Порадовало, что много подсказок для решения, по сравнению с другими многими курсами - не создавалось ощущения безысходности. Лекторы очень приятные. Возможно, хотелось бы больше математики, но это в курсе не заявлено.

Авторам удалось подобрать материал так, чтобы дать системное представление о предметной области и используемых инструментах, при этом не слишком сильно погружаясь в теорию.

Немного странно, что до сих пор в заданиях используется Python 2.x, но это не страшно: в Python 3.х многое было перенесено в том же виде.

Хороший быстрый курс для оперативного погружения в основные понятия для анализа данных и базовый питон. Мне бы хотелось больше математики, особенно по темам четвертой недели (идеально было бы её вообще растянуть на две недели), но для старта - вполне. Объясняют понятно, задания не сложные, но и не простые.

Отличный курс для тех, кто имеет хорошую базовую подготовку в объеме вузовской программы по высшей математике и программированию. Данный курс дает хорошие вводные знания. Задачи оптимальны по уровню сложности - не слишком легко, не слишком сложно. Спасибо огромное организаторам и платформе Coursera!

Курс отличный и полностью соответствует описанию. Можно увидеть отзывы, где говорят, что приходилось очень много гуглить, чтобы пройти задания. Это неправда. Просто нужно было внимательнее смотреть лекции и решая задания иметь цель получить знания, а не просто натыкать очевидные варианты ответов.