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
4,203件の評価
692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. Задания и видео разработаны на Python 2....

人気のレビュー

GD

Aug 09, 2018

?????? ??????? ????, ??????? ? ?????. ???? ?????? ?????? ? ????????? ?????????????? ?????, ?? ??? ?????? ?? ????????? ? ????????? ? ???????? ????????? ??????????????? ????? ? ??????? ????????. ???????

KA

Feb 16, 2016

?????? ????? ?????? ?? Data Science, ???? ???? ?? ???????????. ???????? ? ?????? ???????? ?????????. ??????????? ??????????? ????????, ????? ????????. ???????, ? ?????? ????????????? ?? ?????????.

フィルター:

Математика и Python для анализа данных: 76 - 100 / 661 レビュー

by Басалаев М

Feb 18, 2019

Thanks!

by Муханов С В

Mar 02, 2019

Отличная подача материала, вспомнил университетские годы=)

by Kirill S

Feb 21, 2019

Хороший курс для начала.

by Шевнин П Л

Mar 04, 2019

Отличный вводный курс! Для тех, кто давно проходил курсы мат.анализа, лин. алгебры и тер.вероятностей с мат.статистикой, курс просто находка! Плюс знакомство с необходимыми далее библиотеками python. Небольшим минусом считаю то, что курс построен на версии python 2.x, а не 3.x.

by Алексей

Mar 06, 2019

Хороший курс, позволяет вспомнить основы мат. анализа, линейной алгебры и статистики. Те кто знаком с python не будут испытывать проблем.

by Николай М

Mar 09, 2019

Супер

by Denis I

Mar 14, 2019

Отличный курс. Лекторы доступно и интересно объясняют, тесты и практические задания хорошо составлены. Очень неплохие jupyter-ноутбуки даны на каждой неделе. Единственный минус - ваши задания могут долго проверяться другими учениками. Используйте телеграм-канал, чтобы найти тех, кому тоже нужна проверка и помочь друг другу.

by EKATERINA B

Mar 18, 2019

Хороший курс, отличные лекторы. Курс все же не для совсем начинающих, если нет хотя бы небольшого бэкграунда по математике и программированию, то нужно закладывать существенное время для дополнительного самостоятельного изучения. По программированию также было бы полезно заранее пройти какой-то курс по начальному уровню Pyton.

by Юрасик Г А

Mar 19, 2019

Хорошо структурированный курс, имеет оптимальное соотношение объема излагаемого материала к объему знаний, необходимых для ознакомления с темой и первичного ее освоения. Дает в хорошей пропорции необходимую теорию и практические навыки.

by Vladimirova A

Mar 20, 2019

Курс отличный, НО РАССЧИТАН далеко не новичков!

by Исаев Д В

Jan 13, 2019

Хороший курс. Охватывает по указанным темам необходимый минимум, который нужно знать на практике.

by Коканов Д А

Dec 27, 2018

Курс великолепный. Лучшее, что я смог найти в рунете. Математика даётся на уровне хорошего технического ВУЗа. (Предполагаю, что на уровне МФТИ). Некоторые задания показались мне довольно сложными, но при этом они очень интересные и запоминающиеся. Можно сказать, со своей харизмой. В общем, эталонный курс. Я в восторге.

by Габсатаров Ю В

Jan 15, 2019

Курс очень интересен и полезен всем, кто хочет получить представление о методах работы с данными. Для освоения желательно, но не обязательно, иметь представление об основах программирования, математического анализа и теории вероятностей.

by Ахметов В А

Nov 16, 2018

Все здорово) Особенно на последующих этапах освоения этой области, понимаешь важность всего изложенного в этом курсе)

by Koval V

Mar 22, 2019

Все понравилось. Неделя про теорию вероятностей и математическую статистику особенно! Объясняют понятно и доступно, но иногда все равно приходится "догугливать", чтобы разобраться.

by Кононенко П В

Aug 05, 2018

Мне очень понравилось, но конечно было сложно так как математику подзабыл.

by Сагингалиева А Б

Aug 08, 2018

Прекрасный курс! Всё понятно и полезно!

by Желонкин Е О

Aug 07, 2018

Полезный курс для понимания основ Машинного обучения

by Gleb D

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

by Пермякова Е

Jul 18, 2018

Отличный курс с базовыми знаниями по необходимым разделам математики. Все структурировано и понятно. Отдельный плюс за лекторов

by Максимов А

Aug 14, 2018

Просто отличный курс. Получил кучу новых знаний

by Andrey P

Jul 21, 2018

На редкость грамотный курс. Начинают с основ. Не чета американским.

by Kuznetsov A S

Jul 20, 2018

Сделано качественно, емко и профессионально. Спасибо!

by Породнова М А

Jul 19, 2018

В обучении в рамках данного курса все понравилось.

Есть один нюанс - я начинаю совсем с "0". 11 лет назад окончила Физтех УПИ и с тех пор по профессии не работала, сейчас начинаю все сначала. В программировании опыта совсем нет, поэтому было бы здорово увеличить объем информации именно по программированию, как таковому. Понимаю, что в основном на такое обучение приходят не новички, но может быть для нулевых пользователей вы сделаете допраздел с большим количеством информации по программированию, заданиями на технику программирования, на оптимизацию кода и т.д.

В остальном, все понравилось. Иду учиться дальше на следующие курсы.

by Petr K

Jul 22, 2018

This is a Russian course so it'd be better if I continue in Russian to :)

Цель этого курса - подготовить к непосредственно началу изучения Машинного Обучения.

В отношении меня цель была выполнена - я восполнил пробелы в тервере, матстате и numpy+pandas. Остальные темы знал довольно хорошо, т.к. уже что-то повторял + прошел курс от Andrew Ng. Из-за этого скорость прохождения была неравномерной - это нормально. Так что будьте тоже готовы, что какие-то темы пролетят очень легко и быстро, а на каких-то чуть подзависнете.

Очень понравился темп и глубина изучения. Темп очень спокойный, темы специально чередуются. Изучение довольно поверхностное, но при этом нужные слова упоминаются, оставляя возможность доизучать самому. С одной стороны курс не перегружается, с другой - обозначены термины для самообучения.

Здесь чувствуется некоторая свобода - просто завершить курс легко и быстро, большого труда не составит. Задания и практические семинары составлены таким образом, что есть много свободы для "поковыряться" самому.

Спасибо большое ребятам за отличный курс! Уже вовсю изучаю следующий))