Chevron Left
Вернуться к Математика и Python для анализа данных

Отзывы учащихся о курсе Математика и Python для анализа данных от партнера Московский физико-технический институт

4.8
звезд
Оценки: 5,343
Рецензии: 895

О 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. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

Лучшие рецензии

GD
8 авг. 2018 г.

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

VK
11 апр. 2017 г.

Прекрасный практический курс! За месяц очень многое узнал и о Питоне и об анализе данных. Никогда не думал, что смогу так быстро научиться решать достаточно сложные задачи на новом для меня языке

Фильтр по:

276–300 из 862 отзывов о курсе Математика и Python для анализа данных

автор: Nikita K

8 мар. 2016 г.

Если у вас нулевые познания в теории вероятности, статистике, программировании и желание восполнить сей пробел, этот курс для вас.

автор: Vladimir P

12 июля 2016 г.

Отличный курс. Повторил все университетские аспекты, необходимые для изучения Data Science. Отличные примеры и задания на python.

автор: Иртюга С В

18 июля 2020 г.

Всё достаточно понятно и не занудно, помогает освежить в памяти термины и разобраться в тех темах, которые раньше давались плохо

автор: Нгуен К З

28 мая 2020 г.

Отличный курс, недостатки только в разделе вероятности и статистики, слишком короткие видео и объяснения. В общем мне понравился

автор: Сотников Г Д

26 мар. 2017 г.

Интересный курс, напоминающий основы мат. анализа и мат. статистики и помогающий приобрести практические навыки работы в Python.

автор: Денис Н

23 янв. 2017 г.

Very interesting course. I refresh old university's knowledges. And get more motivation to dive deeper in math and data science.

автор: Alex B

12 июля 2019 г.

Курс сделан очень хорошо, только конечно первое задание по программированию на второй неделе курса оказалось достаточно сложным

автор: Kate B

6 сент. 2018 г.

Really good introduction to required math and python basics. Moscow Institute of Physics and Technology is really good. Thanks!

автор: Пермякова Е

18 июля 2018 г.

Отличный курс с базовыми знаниями по необходимым разделам математики. Все структурировано и понятно. Отдельный плюс за лекторов

автор: Marina K

18 апр. 2018 г.

Это был очень интересный курс, очень емко описывающий многие по-настоящему, необходимые в анализе данных, дисциплины. Спасибо!

автор: Света Ф

1 апр. 2016 г.

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

автор: Мамедов Р К о

29 июня 2019 г.

Курс очень интересный, поучительный, но некоторые материалы - в основном функции, методы python устарели и требуют обновления

автор: Polina

18 янв. 2017 г.

Очень увлекательно и полезно! Задания интересные, в меру сложные. Мотивирует на дальнейшее более глубокое изучение предмета.

автор: Dmytro V

17 февр. 2016 г.

Очень качественное вступление в Python и математику, которая должна использоваться в следующих курсах по Машинному Обучению.

автор: Скворцов И Е

23 июня 2020 г.

Интересный материал, но лекции очень скупо объясняют теорию, если есть пробелы в матане нужно искать информацию на стороне.

автор: Alexey S

2 дек. 2018 г.

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

автор: Eremina E

9 мая 2018 г.

Отличный курс! Очень познавательный и интересный, но не хватило разбора любопытных распределений после финальной задачи :-)

автор: Anton P

20 авг. 2017 г.

Well structured course. The material is presented briefly, in an accessible form and carries the maximum informative value.

автор: Мия и Т M k

22 дек. 2020 г.

отлично, много нового, для незнающих python сложновато, как мне было, но главное не останавливаться. очень интересный курс

автор: Anna I

29 мар. 2019 г.

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

автор: Domnin V

16 окт. 2018 г.

Хороший вводный курс, чтобы напомнить базовые вещи из университетской программы и не утопить сразу в глубокой воде. Тизер.

автор: Ushakov F D

18 июля 2020 г.

Замечательный курс, помог освежить в памяти теоритические основы и изучить библиотеки numpy, scipy, matplotlib для python

автор: Kudinov V A

25 июня 2020 г.

Показаны и объяснены базовые математические и практические принципы с акцентом на важные моменты и смыслы. Познавательно!

автор: Демидов А А

31 авг. 2019 г.

Отличный курс, чтобы хорошо подготовиться к знакомству с основами машинного обучения и влиться в образовательный процесс.

автор: Шаталов Я М

17 авг. 2019 г.

Блестящий курс с отличными преподавателями. Я стал знать гораздо больше и сделал огромный шаг в направлении своей мечты.