Chevron Left
Вернуться к Математика и Python для анализа данных

Математика и Python для анализа данных, Moscow Institute of Physics and Technology

4.8
Оценки: 3,395
Рецензии: 591

Об этом курсе

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....

Лучшие рецензии

автор: GI

Apr 01, 2017

Курс замечательный, прошел его еще в октябре 2016, отзыв пишу спустя почти полгода, лекции из курса до сих пор периодически читаю, дабы оставаться в форме. Материал изложен кратко, доступно и по делу.

автор: AT

Aug 23, 2016

Хороший курс, вспомнил немного линала, python и numpy/scipy. Практические задания интересные и позволяют "набить руку", думаю, ценность курса в основном в упоре на практическое применение навыков.

Фильтр по:

Рецензии: 561

автор: Magdieva Diliara

Dec 13, 2018

Отличный курс с прикладными задачами.

автор: Vasilii Dovedov

Dec 12, 2018

Очень полезный курс, чтобы на должном уровне вспомнить матан, линал, тервер и матстат. Если вы их знали. Если не знали, то будет оччень непросто.

автор: Николаев Павел Валерьевич

Dec 11, 2018

Отличный курс, доступно рассказываются сложные вещи, особенно в части математики. В качестве пожелания - добавить разбор сложных моментов, связанных с программированием на Python, т.к. при выполнении самостоятельных заданий большая часть времени уходит не на сутевую часть, а на устранение ошибок в программе (это при том, что у меня хороший бэкграунд, я закончил ВМК МГУ им. Ломоносова)

автор: Никель Андрей Владимирович

Dec 10, 2018

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

автор: Kirill Martynov

Dec 07, 2018

Очень плохое объяснение математических основ для анализа.

автор: Шаланкин Максим Дмитриевич

Dec 03, 2018

Хороший, интересный курс. Как вводный в дисциплину - пойдёт.

автор: Talipov Ilshat

Dec 03, 2018

Thanks for the enlightenment !

автор: Anton Voskobovich

Dec 02, 2018

Хорошее напоминание математических основ и знакомство с Python, но не все объяснения внятные (например, не рассказано, что такое косинусное расстояние). Также есть небольшие претензии к форме подаче материала.

автор: Alexey Sapsay

Dec 02, 2018

Отличный курс. Совсем не для начинающих. Но если у Вас горят глаза и есть желание разбираться в материале- стоит пробовать!

автор: Alexander Nepochatykh

Nov 24, 2018

Курс очень достойный. Приятное "мягкое" освежение немного забытой после университета базовой программы.