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

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.

Отличный вводный курс.

Последовательно вводится необходимая математическая база, знакомство с языком программирования Pytohn и необходимыми инструментами для анализа данных.

Курс служит трамплином для дальнейшего прохождения специализации и закладывает фундамент для изучения анализа данных.

Спасибо за курс! Очень-очень понравилось. Математики конечно очень мало, но та информация, которая дается на курсе, пробуждает интерес к более глубокому изучению/повторению соответствующего курса алгебры и статистики. Спасибо за примеры применения знаний в работе и за интересные задания.

Хороший курс, для того, чтобы сложились первичные впечатления о предмете ML. Как устроено все в Python. Получить основы математических знаний. Для практики в МL - этого мало, конечно, и нужно идти дальше, и на Курсере - есть еще хорошие курсы, и в данной специализации в частности.

Отличный курс. Заставил меня встрепенуться и вспомнить все институтские знания. При этом сильно расширил область моего понимания математики как науки. Задания по Python для меня не программиста показались сложными, но выполнимыми. Потеряно 8 выходных, но это того стоило. Спасибо.

Большое спасибо за курс!

Иногда было сложно, иногда легко. Подтянула знания из института по линалгебре и статистике, освоила на начальном уровне Python.

Особенное спасибо Евгению Соколову и Евгению Рябенко, их лекции ооочень понятные, несмотря на относительную сложность материала.

Отличный вводный курс! Для тех, кто давно проходил курсы мат.анализа, лин. алгебры и тер.вероятностей с мат.статистикой, курс просто находка! Плюс знакомство с необходимыми далее библиотеками python. Небольшим минусом считаю то, что курс построен на версии python 2.x, а не 3.x.

Мне очень-очень понравился ваш курс! Вы отлично потрудились, особенный смак ваши pdf - они очень хороши и отлично иллюстрируют пройденный матерьял. Спасибо вам ребята, я уже вас немножко разрекламировала и знаю как минимум одного человека, который тоже хочет пройти ваш курс)

Мне очень понравилось. Правда что бы успешно сдавать задания мне пришлось параллельно изучать еще несколько курсов связанных со статистикой и математикой. Так как тут очень много полезной информации и она в такой объем поместилась в очень сжатом виде, которого мне не хватило.

Мне понравилось, что курс дает базовые навыки математики, которые будут развиваться в последующих курсах. Знания системные, есть понимание, как затем они будут использоваться в машинном обучении. Большое спасибо! Отдельное спасибо за качество материалов и домашних заданий!

Сложный для меня курс в части теоретических занятий. Линейная аглебра и теория вероятности - то, что я изучал много лет назад. Потребовалось даже почитать и пройти несколько других курсов для того чтобы начать понимать что преподается на этом. Тем не менее, курс неплохой.

Отличный курс, замечательные преподаватели, очень здорово всё объясняли. Я сам студент 4го курса Прикладной математики, и при этом узнал очень много нового, например я не знал, что матричные разложения применяются для машинного обучения, что несомненно очень интересно.

Получены реальные знания, это самое ценное. Приходилось долго работать над самостоятельными заданиями. но благодаря этому поток информации и превратился в знания, которые запомнятся надолго и которые можно будет применить в профессиональной деятельности. Спасибо!

Авторы курса сильно пожертвовали доказательствами различных утверждений в своих видео, но взамен мы получили отличные практические задания, благодаря которым тебе приходится пошевелить мозгами. В целом все круто, задачи интересные, посмотрим что будет дальше :)

Отличный курс, интересные задания! Основная сложность для меня связана с освоением Python, так как в программировании я совсем новичок. Первое задание по программированию было настоящим испытанием, потом втянулся! Следующий курс специализации еще интересней! ,)

Nice course for everyone, who knows little bit calculus, probability and stats. Some basic Python knowledge before you start this course - will be good, because at this course you just have very simple and basic operations with Python. I loved this course, 5/5

Писать ноутбуки в рантайме гораздо лучше для студентов, чем просто выкидывать: пояснения к каждой функции добавляют/освежают знания в питоне + выстраивается алгоритм. Если есть такая возможность, делайте, пожалуйста, видео с написанием&комментированием кода.

Все супер !

Материал изложен не глубоко - это самое клевое ! Нет чувства апатии, от осознания того, сколько всего ты не понимаешь. После получения поверхностных и прикладных знаний из видеолекций, можно углубляться в многие аспекты самостоятельно.

Спасибо !

Курс под кодовым названием "Вспомнить все!"

Это здорово, что появился русскоязычный курс!

4-5 часов в неделю, конечно, очень оптимистичная оценка - но доп. источники исследовала с удовольствием, а благодаря дедлайнам держала себя в рамках :)

Спасибо!