Chevron Left
Вернуться к Математика и Python для анализа данных

Математика и Python для анализа данных, Московский физико-технический институт

4.8
Оценки: 3,857
Рецензии: 652

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: 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

автор: 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.

Фильтр по:

Рецензии: 620

автор: Nikita

Apr 20, 2019

Математику вы тут не узнаете. Но вектор направления, какие темы нужно повспоминать дан правильный. В конце есть подборка необходимой литературы.

автор: Ломов Михаил Юрьевич

Apr 17, 2019

Интересный курс, который дает в общих чертах понимание и практический опыт использования языка Python и пакетов для выполнения научных и инженерных расчётов для задач анализа данных.

По моему субъективному мнению, данный курс может потребовать от слушателя, не имевшего ранее знакомства с курсами теории вероятности и мат. статистики, дополнительного изучения данных предметов помимо представленного материала в видео лекциях.

автор: Яскевич Александр Сергеевич

Apr 13, 2019

Too simple and incomplete (At least for me, as a MIPT stident)

автор: Yuliia Horodnycha

Apr 03, 2019

Не для новичков. Очень много теории, в тестах спрашиваются те вопросы, которые не поднимались на лекциях и дополнительные материалы (статьи, книги) по ним не были указаны. Нет подхода "от простого к сложному", простых заданий по программированию вообще не было, только объяснили как устанавливать библиотеки и вот уже пиши первый сентимент анализ. Курс дает обзорный набор тем, которые нужно потом изучать самостоятельно. Кого-то сложности мотивируют, а кого-то наоборот. Из плюсов - дружелюбное комьюнити в телеграмме.

автор: Viktoryia Gruzitskaya

Apr 01, 2019

Sehr gut!

автор: Daniel Bulgadaryan

Mar 29, 2019

Очень сжатое и поверхностное изложение всех тем, без периодического гугления курс проходить довольно затруднительно. Человеку, незнакомому с математикой и программированием, этот курс вряд ли может быть очень полезным. Надеюсь, что здесь хотя бы освещены все темы, которые нужно изучить самостоятельно для дальнейшего прохождения курсов специализации.

автор: Anna Ivanova

Mar 29, 2019

Курс, который когда-то помог мне найти первую работу в анализе данных. Рекомендую его всем, кто хочет войти в эту область.

автор: Mametkulov Maxim

Mar 27, 2019

Very good course, surely recommend

автор: Томилов Иван

Mar 26, 2019

Курс очень понравился! Я узнал много нового и интересного.

автор: Никита Буров

Mar 25, 2019

круто