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
5,230件の評価
873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: 776 - 800 / 841 レビュー

by Sergei V

Mar 05, 2019

Мне не очень понравилась часть по программированию. Особенно, в части заданий. Математическая часть - супер!

by Amantay A

Jan 22, 2018

Некоторые разделы уж слишком поверхностно. Понятно, что формат сжатый, но все же хотелось бы больше видео.

by Тимофей С

Jan 03, 2018

Сами темы выбраны удачно, но по некоторым из них рассказ уж очень поверхностный и без проверочных заданий.

by Mike S

May 27, 2017

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

by Daniil B

Jun 11, 2018

Всё-таки очень поверхностный обзор математики для курса, который ей посвящён. А так - задания интересные

by Мурзаев Я А

Mar 12, 2017

Не всегда интересные задания, но для тех, кто первый раз узнает про градиенты, теорвер и т.д. самый раз.

by Mikhail l

Dec 02, 2019

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

by Ануфриев С С

Mar 18, 2017

Хорошее введение, но думаю можно был сделать курс более интенсивным. В особенности в программировании.

by Никель А В

Dec 10, 2018

Мне не хватило материалов и примеров для сдачи тестов. Лекции слишком коротки и поверхностны.

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 Ратников А М

Sep 25, 2016

Блок со статистиками показался мне избыточно сложным на фоне остального курса.

by Елена

Sep 02, 2016

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

by Ленар С

Sep 17, 2017

Можно усложнить курс, слишком простой, хотя глава про статистике интересная

by Andrey M

Oct 06, 2016

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

by Astapenko D

Nov 14, 2017

Курс по составу отличный. Но мне кажется необходимо перейти на python 3

by Max S

Feb 23, 2017

Простой и не очень детальный, а в остальном всё очень здорово, спасибо!

by Бишальский В А

Jul 20, 2019

Концовка как-то смазана что ли. Или я уже не допирал

А в целом неплохо)

by Коноплев В Е

Aug 15, 2020

Не хватает легких упражнений в ноутбуке для закрепления материала

by Алексеева О В

Jul 19, 2018

Хороший курс, Хотя практических заданий могло бы быть и больше.

by Ткаченко Е В

May 02, 2020

Достаточно информативно. Но тервер и матстат слишком сжаты.

by Igor M

Jan 10, 2018

Good course, more practice would make it even better.

by Dmitry B

May 13, 2019

The choice of Python 2.x over 3.x seems suboptimal

by Федюкин Д А

Jan 20, 2019

Очень хотелось бы больше задач на базовый питон

by Alexey V

Oct 08, 2016

Некоторые практические задания слишком просты.