Chevron Left
Вернуться к Анализ данных: финальный проект

Отзывы учащихся о курсе Анализ данных: финальный проект от партнера Московский физико-технический институт

4.7
звезд
Оценки: 311
Рецензии: 60

О курсе

Финальный проект даст вам возможность применить полученные в рамках специализации знания к задаче из реального мира. Под руководством успешных специалистов в науке о данных вы сможете поработать над актуальным проектом в одной из областей: электронная коммерция, социальные медиа, информационный поиск, бизнес-аналитика и др. В отличие от задач, основанных на модельных данных, работа над проектом из реальной жизни даст вам возможность самостоятельно пройти все этапы анализа данных — от подготовки данных до построения финальной модели и оценки её качества. В результате в вашем арсенале появится проект, который вы сможете использовать на практике и самостоятельно развивать в дальнейшем. Наличие такого проекта станет вашим конкурентным преимуществом, ведь вы всегда сможете продемонстрировать успешный проект потенциальному работодателю. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

Лучшие рецензии

PS
5 сент. 2019 г.

Отличный курс! Закладывает прочные основы для дальнейшего развития в Data Science. Помогает приобрести базовые практические навыки!

TB
15 июля 2018 г.

Excellent project which gives an opportunity to practice the skills you earned during the previous courses. Nice job, guys!

Фильтр по:

51–61 из 61 отзывов о курсе Анализ данных: финальный проект

автор: Dmitrii P

19 мар. 2018 г.

Отличный курс!

автор: Alexander S

29 янв. 2017 г.

Отличный курс

автор: Катя

23 янв. 2017 г.

Все здорово

автор: Fedor M

9 сент. 2017 г.

Great!

автор: Igor I

7 авг. 2017 г.

GREAT

автор: Artem G

18 мар. 2020 г.

Очень крутые проекты, но нужно обновлять ноутбуки, чтобы бились задания там и в грейдере! Также нужно обновлять соревнования, поскольку они закрываются и нет возможности получить свое место в рейтинге.

автор: Evgeny D

18 июля 2017 г.

Сильно привязан к сессиям. А перерывы между ними очень большое

Чтобы закончить специализацию пришлось ждать 2 месяца(по сравнению с тем что на первые 5 курсов ушло полтора, я считаю это очень долго).

автор: Andrei S

8 февр. 2020 г.

Задания очень несбалансированные: задача про тональность отзывов делается за пару вечеров, а по остальным очень много вопросов возникает, на которые ответы найти не так-то просто.

автор: Artem E

8 янв. 2017 г.

Неплохо, но можно было бы дать больше свободы и гибкости.

автор: Lina K

10 июля 2017 г.

Не хватило сентиментального видео в конце :)

Спасибо за специализацию

автор: Горчаков Т С

8 янв. 2021 г.

Если цель в том, чтобы получить общее представление о машинном обучении, работе с данными, то специализация имеет смысл. Но финальный проект при такой же активности на форуме, при котором проходили предыдущие курсы, считаю неприемлемым. Без оперативной реакции на проблемы не понятно, как можно сохранять энтузиазм, когда проблема не входит в рамки курса. Памяти для обработки данных не хватает. Сторонние ресурсы не помогают. За 9 дней два просмотра моего вопроса на форме и никакой реакции. Наверное, имеет смысл тем, кто интересуется, искать аутуальные курсы текущих лет, чтоб курирование прохождения было при ненулевом внимании кураторов. Чувствуется зазря потраченное время последнего года, когда финальный проект организуется таким образом.