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
5,241件の評価
875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: 751 - 775 / 842 レビュー

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.

by Дмитрий О

Jun 01, 2020

Курс хорош. Но последняя неделя не очень понятная. На мой взгляд, в ней, просто читать формулы в видео не достаточно. Нужно больше аналогий и примеров для 4-й недели .

by Vladyslav B

Jan 24, 2019

Хорошее введение в матчасть ML. Минус - формулы неплохо бы еще раз вычитать, иногда параметры в левой части не соответствуют параметрам в правой без пояснений.

by Поздняков Ю О

Oct 12, 2018

Примеры решения задач хотя бы в небольшом объеме желательно интегрировать в сам курс. Гугл конечно в помощь. Но для обучения было неплохо иметь их под рукой.

by Шестопалов А А

Mar 06, 2016

На мой взгляд, в начале курса маловато практики,

хотелось бы, чтобы практики было столько же, а лучше еще больше, чем в частях про вероятность и статистики.

by Юлия

Mar 03, 2016

Если изучали математический анализ, теорию вероятности, математическую статистику более 5 лет назад, то лекционного материала недостаточно чтобы вспомнить.

by Рядовиков А В

Mar 19, 2018

Хорошо организованный курс. Возможно, тема pandas выбилась из тематического ряда, либо стоит добавить примеров использования табличных данных для анализа.

by Andrey K

Jan 19, 2019

Местами текст лекций кажется немного однообразным, однако в целом объем знаний довольно ёмкий, за что курсу большое спасибо. Немного завышена стоимость.

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 Студенников В Ю

Oct 25, 2016

Питон можно было вообще здесь не трогать, т.к. сильно отдельная вещь. И математику максимально разбавлять примерами из жизни и наглядными аналогияим )

by Alexander P

Apr 18, 2016

Очень доступно объясняется, подача материала хорошая. Местами опечатки и оговорки. Задания сложные, на автомате нельзя выполнить, что является плюсом.

by Сергей К

Jan 19, 2017

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

by Ягудин И В

Jul 05, 2020

В целом курс соответствует ожиданиям.

Одно замечание - сложность заданий для самостоятельного выполнения сильно различается от недели к неделе.

by Портнов Н С

Jun 25, 2018

Было бы неплохо либо больше математических пояснений, либо больше простых пояснений понятий. Особенно это касается статистики и теор. вера.

by Жаворонков С В

Nov 12, 2018

Все отлично, но хотелось бы больше по теории вероятности. Возможно потому, что я в ней полный ноль и очень тяжело пришлось с задачками.

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 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 Боймель А А

Feb 23, 2016

Math is rather boring, but programming is too fast sometimes. Also, it would be better to have more programming assinments.

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 Поляков С В

Dec 14, 2019

Хороший курс, пока все нравится, жаль что вся практика на Python2, Хотелось бы, конечно, на последней версии языка)

by Evgeny N

Dec 12, 2017

В лекциях мало, очень мало практических материалов!!! Приходилось искать на стороне объяснение теории на практике.

by Миронова Н

Oct 10, 2016

Хорошая подача материала, только ответы на несколько вопросов из теста по типам данных не нашла. Может проверите?

by Aleksey S

May 17, 2020

Очень мало времени на освоение материала. Нужно либо подробней разбирать теорию или увеличить количество времени