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
5,223件の評価
870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: 726 - 750 / 839 レビュー

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.

by Vagif M

Jan 31, 2018

Все хорошо, только зачастую постановка задачи вводила в заблуждение и искал не там где нужно было либо уже решил задачу, но считал что нужно еще что то сделать для ее окончания: хотя в основном все решения были на поверхности(

by Fatvvs F

Oct 19, 2018

Курс хороший, но не отличный. Понравилось то, уделили внимание градиентому и стохастическому градиентному спускам, а также разложение матриц. В остальном можно было рассказать подробнее. Очень мало про методы оптимизации.

by Vadim S

Sep 07, 2018

Мало времени уделено самому языку и работе с библиотеками

В принципе язык довольно прост и синтаксис понятен, но времени самому програмированию, думаю, можно было бы уделить дополнительно, даже увеличив количество времени.

by Сокольцов В Ю

Jun 12, 2017

Я отдаю деньги, а потом мне еще и ребусы в заданиях разгадывать. Если вы уж делаете этот курс для людей, которые успешно работаю в сфере анализа данных - так вы хотя бы пишите об этом. Не все ваши студенты закончили МФТИ!

by Artur

Jul 08, 2018

Все же данные даются вскольз. Для успешного выполнения заданий требуется искать дополнительные источники информации.Когда задания не принимаются и возникают ошибки, то информационные сообщения редко бывают информативны.

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 Anton V

Dec 02, 2018

Хорошее напоминание математических основ и знакомство с Python, но не все объяснения внятные (например, не рассказано, что такое косинусное расстояние). Также есть небольшие претензии к форме подаче материала.

by Валентин А С

Aug 05, 2018

Хороший курс для ознакомления(но не глубокого понимания) с базовыми понятиями из матана, линала, теорвера, статистики, Python, методов оптимизации. В общем со всем тем что нужно будет в следующих курсах.

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 Dmitri P

Mar 16, 2016

В целом курсом доволен. К сожалению, чтобы успешно пройти тесты курса требуется искать дополнительные источники информации т.к. в материалах самого курса ответы на многие вопросы отсутствуют.

by Дмитрий А М

Nov 06, 2017

Очень хороший курс, лекции прекрасные и задания. Но почему возможно проверять решения других людей, не получив еще своей оценки, то есть не узнав правильно ли вообще задание было сделано?

by Насибуллин Р Х

Mar 02, 2020

Курс в целом очень полезный, но подача материала не всегда качественная, особенно это затронуло статистику и теорию вероятностей! Надеюсь дальше будет интереснее и более понятно.

by Valeria P

Mar 09, 2016

Курс хороший, теоретический материал подкреплен практикой, что очень важно=)

Для себя отметила, что если бы не было какой-то базы по питону и теории, было бы сложновато. Спасибо!

by Dmitry K

Oct 23, 2017

Необходимо более детальное объяснение математических формул. Изучение программирования лучше оформить в виде "Допишите кусок кода", а не тестов. Тренировочные задания - огонь!

by Alexsander K

Aug 26, 2018

Курс замечательный. Однако для решения некоторых задач предлагается поиск в исключительно английских ресурсах, которые при этом содержат английский далеко не среднего уровня.

by Igor B

Nov 27, 2017

В качестве вводного этот курс неплох, но есть и вещи, которые не понравилась: многое умалчивается слишком явно умалчивается, не все лекторы одинаковы интересно рассказывают.

by Мария Е Ч

Feb 17, 2018

Ожидала, что будут упражнения на математику, что дадут примеры порешать, хотела больше хардкора. Но и так тоже неплохо, все очень доступно, авторы курса молодцы. Спасибо!

by Фесенко Г Е

Apr 10, 2017

Отличный курс, понравилось всё за исключением части про статистики и теорию вероятностей. Можно было и на 5 недель растянуть и сделать более подробно, важная ведь часть.