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
4,347件の評価
708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

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: 176 - 200 / 675 レビュー

by Igor B

Aug 22, 2016

Perfect

by Daniil K

Feb 21, 2016

wonderful course!

by Deleted A

Oct 02, 2016

Замечательный курс. Отличное изложение материала.

by Aminov R

Mar 13, 2017

Отличный курс ! Так держать !

by fogside

Feb 14, 2016

Very useful and fundamental course

by Задойный А

Jun 10, 2016

Великолепный курс с отличной структуризацией информации и хорошей подачей.

Небольшие лекции представляют базовую информацию в виде тезисов, не перегружают подробностями. При возникновении вопроса всегда можно изучить информацию на стороннем ресурсе подробно, здесь же подаётся выжимка.

Удивительно практичные задачи 2 недели. Это просто чудеса какие-то! Никогда бы не подумал, что такое простые методы, такой крошечный алгоритм может решить такую нетривиальную, казалось бы, задачу. Ещё одно доказательство того, что математические модели бывают настолько универсальны при своей простоте, что ими при должном навыке можно описать практически что угодно!

Безусловно, курс требует подготовки. Вам следует изучить основы python до, либо во время курса. Но знания линейной алгебры на этом курсе почти не требуются. Простая алгебра из школы, немного внимательности на лекциях и вот вы уже понимаете принципы базовых операций линейной алгебры, а дальше даже если не можете их совершить «руками», у вас всегда есть нужный программный пакет рядом.

Этот курс вводный, дальше будет сложнее, но на нём очень неплохо можно размяться, начать втягиваться и работать дополнительно.

Курс проходится без особых сложностей, если проявить терпение и упорство (и чем в большей мере, тем приятнее будет победа над каждой из задач курса).

Отличное начало! Рекомендую!

Алексей З.

by Kislovskiy A

Feb 01, 2018

Замечательный курс для тех, кто немного знаком с машинным обучением. Структурирует знания, открывает глаза на некоторые математические вещи.

by Tarkhov A

Jul 01, 2016

Хорошее наглядное введение в минимальный набор самой необходимой математики для анализа данных.

by Dasha S

Aug 15, 2016

Курс хороший. Мне помог вспомнить, что я забыла со времен университета. Но я часто ловила себя на мысли, что, если бы мне надо было не вспоминать, а изучать весь материал с нуля, было бы сложно. Задания интересные и отлично возвращают в забавное состояние, когда ты одновременно знаешь, что требуется сделать в целом, и останавливаешься на какой-нибудь мелочи, вроде квадратиков вместо русских букв, и вынужден пересматривать лекции вновь и вновь, потому что точно помнишь, что где-то там объясняли, что делать, чтоб так не случилось, но ты, конечно же, пропустила.

by Галицкий Б В

Feb 13, 2016

It's very interesting!

by Maksim S

Mar 08, 2016

Очень интересный и познавательный курс!

by Ilia S

Aug 25, 2017

Узнал много нового и повторил много того, что уже забыл к этому времени.

by Andrey P

Feb 29, 2016

Спасибо!

by Ivan S

Jan 20, 2018

Очень хороший курс. Много сложных и интересных заданий, много практики. Большая часть необходимой теории, особенно математической рассказывается довольно подробно. Много пояснений из реальных примеров из практики, что помогает лучше настроиться. Жаль, что для освоения некоторых практических заданий всё же необходимо обращаться к другим источникам, читать документацию. Жаль, что нет некоторых подготовительных материалов, которые бы представляли отдельные элементы ipython-ноутбуков для практических заданий. Но и за это тоже большое спасибо, молодцы!

by Andryuschenko A

Sep 30, 2016

Спасибо МФТИ и Яндекса за такой курс! Все очень понятно и дохотчиво. Многие задачи можно сразу же применять на "практике", например задачу "сравнение предложений" легко переделать в задачу по поиску "дубликатов картинок картинок". Это маленькое начало для большого пути в Машинное обучение и анализ данных. Так держать

by Александр П

Jul 04, 2016

Спасибо!

by Zarina K

May 02, 2016

Спасибо! Очень доходчиво и очень интересно!

by Света Ф

Apr 01, 2016

Прекрасно обьясняются буквально в течении нескольких минут вещи, которые в университете не могут обьяснить в течении семестра.

by Шатский В С

Jul 09, 2018

Отличный курс! Все по делу, достаточное количество практики, объяснено доступно и понятно.

by Париносов В В

Jul 10, 2018

Интересный курс. Информация подается последовательно и в необходимом для выполнения практических работ количестве.

by Баззаев А К

Jul 11, 2018

Отличный курс.

by Andrey C

Mar 06, 2016

Отличная подача, близкая к идеальной сложность заданий, отзывчивый форум.

by Maxim

Dec 14, 2016

Отличный курс!

Помог систематизировать имеющиеся знания, приобрести новые знания, взглянуть на темы, раскрываемые в курсе, с другой стороны и лучше понять прикладной аспект математики, раскрываемой в данной курсе.

by albataev

Aug 16, 2016

Отличный курс

by Sergey N

Mar 04, 2016

Курс отличется доступностью изложения, в тоже время теорктические знания подкрепляются непосредственно связанными с ними практическими заданиями.