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
4,513件の評価
728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: 626 - 650 / 696 レビュー

by Mike S

May 27, 2017

Тема статистики была несколько сложна, возможно, стоило сделать более подробным материал, особенно лекции.

by Крестов С Г

Jan 19, 2017

Некоторые моменты в курсе весьма спорны (в частности один из вопросов по производным, пересмотрел пару раз учебник, правильный ответ - неправильный)

by Kirilchev Y

Mar 28, 2017

Хороший курс, рекомендую

by Ivan K

Jan 26, 2017

Мне кажется, должно быть больше дидактического материла. охват курса большой и это круто. Но по ходу ознакомления возникает очень много вопросов по определениям и по каким-то аспектам, например, что такое ортоганальная матрица и почему она обладает такими свойствами, или что такое стандартное отклонение, что такое среднеквадратичное, может это тоже самое, а может и нет. То есть, на мой взгляд, информации дается урывочно и дополнительного материла для развития системы знаний нету. рекомендации по доп. материалу идут в конце курса, хотя логичнее было бы их давай по темам - где данная тема лучше все раскрыта, может быть в каком-то учебнике а может в каких-то лекциях, которые публикуются уже в интернете. Лучше давать на них ссылки. Конечно самый классный вариант самим подготовить, но это довольно большая работа. Поэтому на, мой взгляд отсылать к самому качественному и доступному материалу по теме нужно. А так же уместить основы алгебры, математического анализа, тервера со статистикой, основы питона и апи библиотек из питона в один месяц - довольно сложно. Вообще людям без какого-либо знакомства с этими дисциплинами будет очень не просто. Поэтому, мне кажется, курс нужно делать еще более доступным. И еще хотел сказать по поводу тестов, лучше бы было меньше тестов по некоторым теоретическим основам, которые дали в лекциях, а больше практических задач применения этих знаний под разными углами, чтобы у людей было понимае аспектов, тонкостей, основ применения конкретных понятий.

by Alexey V

Jan 01, 2018

довольно простой курс

by Andrew K

Dec 10, 2016

This was a very interesting course, though a little longer videos on applications of maths in data science would have been nice.

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 Alexander A

Feb 26, 2018

Все очень хорошо, но мне как новичку в математике и статистике было тяжело все понять. Было бы здорово, если бы больше было примеров решения! Спасибо.

by Батуро Т

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 Alexander G

Aug 08, 2016

Предлагаю в видео добавить рассмотрение примеров, некоторых задач, которые проиллюстрируют алгоритм работы с итоговой формулой. Достаточно не простыми показались темы: формула Байеса, распределение Пуассона, ЦПТ.

by Andrey M

Oct 06, 2016

в целом хорошо, но местами объяснения были очень путанные и безсистемные

by Rubinstein D

Feb 27, 2017

Actually, I think that information is incredibly relevant, but I need more examples - as simplified as possible - in lectures

by Nikolay B

Aug 18, 2017

отличный курс. Оч крутые преподаватели, все на высоком уровне.

Правда, небольшой минус за 2-й питон, пора бы уже его похоронить, реально достали эти проблемы с целочисленным делением и прочие мелочи.

by Sergey P

Jan 03, 2017

Математика дана слишком сжато. Приходилось 'догоняться' множеством других источников.

by Anton R

Sep 23, 2016

Условия задач ставятся не совсем корректно, что порождает кучу вопросов на форуме

by Dmitry V

Mar 21, 2018

Basic and clear

by Igor M

Jan 10, 2018

Good course, more practice would make it even better.

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 Елена

Sep 02, 2016

Курс полезен как основа для новичков. Спасибо за Бонусное видео и материалы.

by Vladimir I

Aug 31, 2017

Хороший курс. Совсем начинающим будет непросто (вообще без питона и матана). Не ясна мотивация выбора python2 (а не 3).

by Basil S

Sep 30, 2017

not bad

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 Daniil C

Jul 24, 2017

Отличный курс, но иногда хотелось большего...

by Евгений И

Apr 19, 2016

Неплохой обзорный курс

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.