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
4,510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: 676 - 695 / 695 レビュー

by Mikhail l

Dec 02, 2019

Статистика и теория вероятности очень бегло - приходится искать информацию на других ресурсах и курсах.

by Zverkin A

Oct 19, 2018

Теоретических материалов мало, а в рекомендованной литературе без доп. подготовки не разобраться

by Aleksandr B

Apr 07, 2018

Интересно, но временами скучновато, а временами непонятно

by Volodymyr L

Feb 19, 2016

Много теории и мало практики НА РЕЛЬНЫХ ПРИМЕРАХ

by Александр Т

Jul 10, 2018

Курс откровенно слабоват по сравнению с последующими курсами специализации. Питон хорошо бы давать в значительно большем объеме. Иначе даже те, кто хорошо владеют другими языками программирования, на последующих курсах будут тратить до 90% времени на изучение необходимых приемов обращения с данными в питоне, а не на предметные упражнения.

by Vadim K

Mar 18, 2018

The intro about python was boring as hell. What was the point of spending so much time on pandas if it's not used in the course (week 1 - 4). It might be much better if instead of all python on week 1 you would actually show how to make next assignment task with the help of python. For instance on week 4 nothing was about scipy in the lessons and the final task requires scipy and numpy a lot. The theoretical lessons are good to watch but don't help to achieve the result, it sometimes unbelievably hard to match what was said in the lessons to the python. So, the course is not actually math AND python, it's more like some python, some math, now do what you want with these two. This is not how people learn. Even with solid math background and senior level java expertise I struggled a bit with assignment tasks. I wonder what people without such a solid background will do. Hopefully most of the people taking this course are either just graduated or came to the course with good programming skills.

Conspectus for videos do help, but I assume most of the people are not reading them and just mark as "complete" immediately. And even with conspectus not everything is clear in the course and assignment tasks. I understand you want to make videos lighter and avoid talking about python too much, but then it would make much more sense to give separate small assignment tasks for each python/science part required in the course. For instance separate task for scipy.stats to became familiar with rvs, var and other methods.

by Яскевич А С

Apr 13, 2019

Too simple and incomplete (At least for me, as a MIPT stident)

by Sazanova A N

Aug 19, 2019

Понравились некоторые задания, но лекции довольно скучные. Можно было бы давать побольше доп.информации для лучшего понимания.

by Артеменко Я

Sep 13, 2019

Если не знаешь математику и python - слишком сложно, если знаешь - слишком легко.

by Иван Л

Nov 11, 2019

Пора обновить курс до Python3.7

by Светлана Б

Oct 16, 2019

Хорошие задания по программированию, но отвратительные видео уроки по математике. Много формул, которые просто есть, как они используются и для чего, об этом говорят поверхностно и непонятно.

by Alexander V

Nov 15, 2016

Быстро, непонятно, ненужно.

by Kulish O

May 02, 2017

Очень неприятные впечатления оставил данный курс. Несмотря на то две последние недели были и полезны, и понятны. Задача на схожесть текстов со второй недели поставила меня не просто в тупик, а оставила очень негативные впечатления.

Материалов не только недостаточно, но и не понятно где можно почитать дополнительно о методах заполнения той же матрицы, или подсчёта элементов. Вместо пары часов угробил на эту задачу времени больше ем на весь курс.

Никому не рекомендую! !

by Yevhenii Z

Feb 19, 2016

Assighnment is partly possible only with classmate who has full knowledge of python!

by Evgeni N

Dec 19, 2017

Без примеров, без разборов, без нормального объяснения, дорого, ограниченное время на прохождение.

by Волынский А Н

Jun 28, 2017

Очень слабый курс. Мало практики, сухая теория.

by Шевченко Е

Oct 05, 2017

Очень плохо преподносится материал

by Kuznetsov A I

Jul 03, 2019

Курс ни в коем случае не для новичков. Для людей с опытом в анализе данных будет бессмысленен. Обучение по принципу "вот молоток - иди сделай ракету", время на прохождение курса сильно растягивается из-за этого. Математика из учебников, описание Python и библиотек из документации на Python и библиотеки. Разве что конспект лекций в PDF может быть полезен так как на удивление информация там подана хорошо. Писать код для анализа данных с нуля тут НЕ научишься.

by Vjatseslav J

Sep 04, 2019

Guys need to explain in more details with more real world examples and visualise things, otherwise the level of teaching is inadequately low.

by Григорьев А В

Nov 07, 2019

Очень большой уклон в математику, видео посвящены математике. Питон немного был вначале(установка основных библиотек и основные функции), а начиная со 2 блока предлагается его изучать самостоятельно по конспектам.

Практическое применение Python в контексте решаемых задач в видео не рассматривается на примерах. Предлагается изучать самим.

Курс нужно переименовать в "Математика для анализа данных"