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
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.
автор: Daria Z
•Прошла курс как начало специализации. Хорошее введение в тему во всех отношениях: и в программирование на Python, и в теорию data science.
автор: Кожин А М
•Хороший курс, позволяет вспомнить основы мат. анализа, линейной алгебры и статистики. Те кто знаком с python не будут испытывать проблем.
автор: Renat R N
•Очень полезно получить базовые навыки анализа на Python, а также вспомнить и научиться применять математический аппарат в анализе данных.
автор: AlexModern
•Отличный курс! Продуманная структура, хорошие учебные материалы и практические задания позволяют осваивать материал в хорошем темпе. Есть
автор: Андрей Д
•Этот курс заставил переосмыслить студенческие знания. Прежде всего полезно то что все здесь рассматривается с практической точки зрения.
автор: Alina G
•Очень простые вещи.
Было бы неплохо иметь возможность пропустить этот курс специализации в обмен на прохождение соответствующего теста.
автор: Khripkov Y S
•Хороший курс. Линейная алгебра объясняется удобным для понимания способом. Интересные моменты с теорией вероятности и шляпой) Спасибо!
автор: Никитин Г
•Отличный курс! Статистика и тервер уже конечно совсем подзабылись после окончания универа, поэтому последняя неделя была сложновата ))
автор: Matiievskyi V
•Если вы знали математику на уровне 1-2 курсов ВУЗа и хотите освежить знания, а также связать их с Python этот курс вам очень поможет.
автор: Mikhail K
•Отличный курс. Является вводным в специализацию, но совсем не скучным. Прекрасные конспекты к лекциям помогают в освоении материала.
автор: Roman P
•Замечательный вводный курс. Хорошо освежает знания 1-2 курсов математического факультета и готовит к следующим курсам специализации.
автор: LeonX
•Шикарный курс! Выявил у меня множество проблем с теоретической базой. Весь следующий месяц посвящу ее наработке перед вторым курсом.
автор: Бунятов А И
•Хороший курс, на все вопросы, возникающие в ходе курса, уже есть ответы на форумах. Реально осилить за пару недель, а то и быстрее.
автор: Ivan
•Практичные занятия, теория объясняется на пальцах и сразу же закрепляется упражнениями с самостоятельным написанием кода в Питоне.
автор: Nikita K
•Если у вас нулевые познания в теории вероятности, статистике, программировании и желание восполнить сей пробел, этот курс для вас.
автор: Vladimir P
•Отличный курс. Повторил все университетские аспекты, необходимые для изучения Data Science. Отличные примеры и задания на python.
автор: Иртюга С В
•Всё достаточно понятно и не занудно, помогает освежить в памяти термины и разобраться в тех темах, которые раньше давались плохо
автор: Нгуен К З
•Отличный курс, недостатки только в разделе вероятности и статистики, слишком короткие видео и объяснения. В общем мне понравился
автор: Сотников Г Д
•Интересный курс, напоминающий основы мат. анализа и мат. статистики и помогающий приобрести практические навыки работы в Python.
автор: Денис Н
•Very interesting course. I refresh old university's knowledges. And get more motivation to dive deeper in math and data science.
автор: Alex B
•Курс сделан очень хорошо, только конечно первое задание по программированию на второй неделе курса оказалось достаточно сложным
автор: Kate B
•Really good introduction to required math and python basics. Moscow Institute of Physics and Technology is really good. Thanks!
автор: Пермякова Е
•Отличный курс с базовыми знаниями по необходимым разделам математики. Все структурировано и понятно. Отдельный плюс за лекторов
автор: Marina K
•Это был очень интересный курс, очень емко описывающий многие по-настоящему, необходимые в анализе данных, дисциплины. Спасибо!
автор: Света Ф
•Прекрасно обьясняются буквально в течении нескольких минут вещи, которые в университете не могут обьяснить в течении семестра.