Chevron Left
Построение выводов по данным に戻る

モスクワ物理工科大学(Moscow Institute of Physics and Technology) による Построение выводов по данным の受講者のレビューおよびフィードバック

4.7
957件の評価
140件のレビュー

コースについて

Влияет ли знание методов анализа данных на уровень заработной платы? Работает ли система оценки кредитоспособности клиентов банка? Действительно ли новый баннер лучше старого? Чтобы ответить на такие вопросы, нужно собрать данные. Данные почти всегда содержат шум, поэтому утверждения, которые можно сделать на их основе, верны не всегда, а только с определённой вероятностью. Строить наиболее корректные выводы и численно оценивать степень уверенности в них помогают методы статистики. Как можно оценивать неизвестные параметры системы по небольшому количеству наблюдений? Как измерить точность таких оценок? Какие данные нужны, чтобы ответить на ваш вопрос, и на какие вопросы можно ответить с помощью уже имеющихся данных? Вы узнаете все, что нужно для успешного превращения данных в выводы — организация экспериментов, A/B-тестирование, универсальные методы оценки параметров и проверки гипотез, корреляции и причинно-следственные связи. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

人気のレビュー

PK

May 04, 2018

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.

SF

Jun 10, 2018

Пока это лучший курс для меня с практической точки зрения. Можно было бы разобрать больше прикладных реальных задач вместо замысловатых тестов с множеством ответов.

フィルター:

Построение выводов по данным: 126 - 139 / 139 レビュー

by Sybyl A

Mar 23, 2020

Некоторые задания сформулированы не достаточно четко, но в целом курс раскрывает правильное отношение к причинно-следственной связи и ее математическому обоснованию.

by Кукушкин Л С

Jun 11, 2018

хороший курс, не поставил высшую оценку только потому что наверно что-то лучше есть

by Павел С

Jul 13, 2018

Курс в основном хорош, местами непоследовательная подача испортила впечатление

by Elena F

Jun 23, 2017

Для меня в этом курсе было сложно согласовать теорию и практику.

by Maksim P

Aug 11, 2016

Нужен конспект, объединяющий весь курс. Таблица методов.

by Пропастин К Ю

Nov 05, 2019

Скучноватая тема, но очень полезно

by Гуров И И

Jul 06, 2018

Очень сложный курс.

by Лисовик Н А

Jul 18, 2020

Неделя дз - хард

by Evgenii K

Sep 01, 2020

Теория изложена слишком сухо, а практические лекции могли бы быть поподробнее. Очень выматывают практические задания - 95% тратишь на борьбу с numpy/данными, и только 5% что-то с чем-то действительно пытаешься сравнивать. В состоянии, когда уже не важно, понял что-то или нет, лишь бы грейдер ответ принял и отстал. И да, совмещая с полноценной работой за 4 недели освоить курс почти нереально, у меня ушло, кажется, 7. Очень много времени и ментальных сил уходит на тесты

by Абрамов С Д

Sep 09, 2017

Непростой курс для понимания, возможно связано с тем, что я первый раз столкнулся со статистикой, думаю придется поднимать учебники по предмету, чтоб хорошо структурировать все в голове.

by Шаланкин М Д

Mar 14, 2019

прошёл 5 курсов из этой специализации, никому не советую проходить больше двух первых, потому что цена - качество не соответсвуют

by Polovinkin A

Oct 01, 2017

Всё бы хорошо, но курс заброшен создателями. Получить помощь на форуме не представляется возможным.

by Astapenko D

Mar 22, 2018

Очень сложный курс, задания выполнялись с большим трудом после нескольких часов изучения форума.

Возможно необходимо поделить курс на две части.

by Никита П

Oct 09, 2018

ОЧень тяжко, очень непопулярно объяснено