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: 5,459
Рецензии: 926

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

KA
15 февр. 2016 г.

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:

351–375 из 893 отзывов о курсе Математика и Python для анализа данных

автор: Булыгин М В

3 нояб. 2018 г.

Замечательный курс. Очень понятные разъяснения. Задачки по терверу и матстату очень интересные! СПАСИБО!

автор: Michael N

20 июня 2017 г.

Очень полезный курс.

По ходу прохождения специализации несколько раз возвращался к конспектам этого курса

автор: Лабушняк С А

14 мая 2020 г.

Огненный курс! Было тяжело. Зато во время прохождения курса получил несколько важных инсайтов. Спасибо!

автор: Зеленский А И

6 янв. 2020 г.

Отличный курс по МЛ, очень понравился! Не простой, но преподаватели стараются донести теорию, практику.

автор: Alexander N

24 нояб. 2018 г.

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

автор: Sergey S

21 янв. 2017 г.

Неплохой курс. Помогает вспомнить математические основы, необходимые для погружения в машинное обучение

автор: Царев В С

3 окт. 2016 г.

Благодарю авторов курса! Форма изложения ясная и понятная, очень помог список рекомендуемой литературы.

автор: Aleksey B

12 мар. 2020 г.

Отличная подача материала, качественный контент и задания оптимальной сложности!

Спасибо составителям!

автор: Лазарев А В

29 дек. 2017 г.

Спасибо за курс, понравилось легкая подача теории и интересная практика. Очень приятные преподаватели!

автор: Alexandr I

27 нояб. 2016 г.

Великолепный курс. Доходчиво объясняется теория. Решение задач позволяет применять теорию на практике.

автор: Горев Д С

25 июня 2019 г.

Хороший курс, временами сложный. В целом дает представление о предмете и формирует базовое понимание.

автор: Баринов А А

19 мар. 2021 г.

Отличный курс, сложный, но интересный. Хотелось бы побольше разбора практических задач в виделекциях

автор: Konstantin K

31 авг. 2020 г.

Полезный курс для старта пути в познании машинного обучения, но лучше его проходить в специализации.

автор: Шаманин А Ю

12 сент. 2017 г.

Узнал много нового о Python, хотя начал программировать на нем относительно недавно :)

Очень полезно.

автор: Александр Б

10 мая 2020 г.

Замечательный курс. Было бы здорово добавить побольше матана и побольше заданий по программированию

автор: Iacub D

23 янв. 2017 г.

Очень полезный и интересный курс. Благодаря курсу, можно применить накопленные знания на практике.

автор: Isakov T G

10 авг. 2016 г.

Отличный вводный курс, очень понравился. С нетерпением приступаю к остальным курсам специализации.

автор: Исаев Д В

13 янв. 2019 г.

Хороший курс. Охватывает по указанным темам необходимый минимум, который нужно знать на практике.

автор: Dmitrii P

19 сент. 2017 г.

Великолепный курс! Позволяет понять куда двигаться дальше и дает базовый объем знаний для старта.

автор: Ilya P

3 июля 2017 г.

Отличный курс, чтобы вспомнить основы математики и начать знакомство с библиотеками numpy, scipy.

автор: Kate Y

5 февр. 2017 г.

Очень интересные задачи и тесты, есть над чем поработать. Хорошие преподаватели. Спасибо за курс.

автор: Konstantin S

13 июня 2017 г.

Захватывает и увлекает. Прекрасное оформление и подача материала!

Спасибо команде курса за труды!

автор: Бабичева Е С

5 окт. 2016 г.

Спасибо МФТИ и Яндексу за такой замечательный курс! Очень многое в голове встало на свои места.

автор: Tarkhov A

1 июля 2016 г.

Хорошее наглядное введение в минимальный набор самой необходимой математики для анализа данных.

автор: Sergey B

4 мар. 2016 г.

Отличный вводный курс. Хороший баланс теории и практики. Прекрасные конспекты. Всем рекомендую.