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: 5,102
Рецензии: 850

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

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

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:

51–75 из 818 отзывов о курсе Математика и Python для анализа данных

автор: Andrey K

Sep 05, 2017

Математическая теория дается малопонятно для тех, кто ранее эти темы затрагивал только поверхностно.

автор: Maxim V

Jan 28, 2017

Очень плохо даются объяснения. Мне было трудно понимать без дополнительного материала

автор: Артеменко Я

Sep 13, 2019

Если не знаешь математику и python - слишком сложно, если знаешь - слишком легко.

автор: Яскевич А С

Apr 13, 2019

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

автор: Козлов И А

Feb 25, 2019

долго ждать требуется, пока люди проверят

автор: Владимир Ш

Oct 19, 2016

Первый 3 недели, еще более менее держали качество, последняя 4 неделя, ужастно сделано, теория обьяснена очень плохо, так что без дополнительной литературы не разберёшь, спрашивает зачем тогда курс.

Задания для домашке притянуты за уши, никакой практической пользы, хотя можно было сделать очень качественно и довольно просто.

Я прохожу не первый раз такие курсы, скажу,что конечно слабовато, не ожидал что под брендом МФТИ такое будет

автор: Alexey

Mar 01, 2017

Материалы в лекциях и конспектах в курсе Математика и Python для анализа данных (4я неделя) не объясняют вопросы в тестовых заданиях и вопросах. Почти всегда приходится обращаться к сторонним источникам по вопросам теории вероятности и статистики.

Пока что курс Machine Learning от Andrew Ng более понятный с моей точки зрения.

автор: Andrey A

Feb 05, 2018

Очень общий и короткий рассказ о фундаментальных вещах, которые хотелось бы понимать глубже. Мало примеров. Можно было бы давать ссылки на дополнительные материалы сразу в соответствующей теме.

Приходится тратить кучу времени на поиск информации в интернетах.

автор: Vladimir Z

Oct 20, 2016

Информация поверхностная. За такие деньги ожидал гораздо более глубокого изложения со сложными задачами, на которые на самом деле нужно потратить время.

автор: DMITRII K

Apr 17, 2020

Не подойдет для тех, кому надо восстанавливать мат.знания

Невозможно выполнить некоторые задания на основе информации курса. Зачем тогда вообще курс? Пусть мне будет непонятно, но хотя бы пример , по подобию которого я бы смог сделать задание ДОЛЖЕН быть, за это платятся деньги. Учитывая еще тот факт, что задания проверяются такими же студентами, т.е верное решение объяснено получено не будет. В итоге демотивация и нежелание продолжать.

Лекторы , на мой взгляд, для преподавания слишком молоды. Не хватает пояснений на более грубых примерах, т.е. заботы о лучшем/легком восприятии в ущерб точности. Материал излишне сокращен.

Мало примеров и визуализации в ходе пояснений(касается мат. пояснений, не питона)

Сам нашел иной источник по изучению Машинного Обучения, так же присматриваюсь к иным курсам от других преподавателей на этой платформе.

Из-за фокусировки на проблеме подачи материала знания в голове не структурируются, в таком случае эффективнее прекратить работать с этим источником и искать иной, подходящий. Видно , что лекторы(касается именно мат. лекций) знают свою область, но преподаванием им заниматься не стоит, пусть лучше общаются с коллегами.

автор: Pavel D

Oct 05, 2016

Ужасно скучная и нудная подача материала, через 5-6 минут видео начинает тянуть в сон. Вспоминаю своего преподавателя по программированию в университете, которая в таком же формате пыталась рассказать про C++. В итоге у всего курса знаний - 0 ! Здесь все очень сжато подается, по сути лекторы зачитывают конспекты/тезисы, которые они знают или подготовили для данного курса. Еще раз убеждаюсь в том, что знание предмета и преподавание - это две совершенно разные вещи. Моя оценка курсу - 1, жаль, что не успел вернуть деньги.

автор: Kulish O

May 02, 2017

Очень неприятные впечатления оставил данный курс. Несмотря на то две последние недели были и полезны, и понятны. Задача на схожесть текстов со второй недели поставила меня не просто в тупик, а оставила очень негативные впечатления.

Материалов не только недостаточно, но и не понятно где можно почитать дополнительно о методах заполнения той же матрицы, или подсчёта элементов. Вместо пары часов угробил на эту задачу времени больше ем на весь курс.

Никому не рекомендую! !

автор: Anton G

Feb 02, 2019

Worst course I have ever seen. Explanations are unclear, examples are not demonstrative and tasks are stated so, that you have to read someones mind to figure out what you have to do.

автор: Daria P

May 11, 2020

Очень мало примеров и слишком сложные задачи на программирование без каких-либо пояснений откуда брать информацию и как выполнять задания

автор: Artur P

Feb 11, 2020

Увидел, что курс построен на питоне 2 и, со спокойной душой, отписался. Почти часовое введение с рекламой тоже не особо интригует

автор: Evgeni N

Dec 19, 2017

Без примеров, без разборов, без нормального объяснения, дорого, ограниченное время на прохождение.

автор: Sergei K

Apr 06, 2020

Старая среда разработки , никак не установить ее , с старой задания невозможно воспринимать

автор: Petr K

Jul 22, 2018

This is a Russian course so it'd be better if I continue in Russian to :)

Цель этого курса - подготовить к непосредственно началу изучения Машинного Обучения.

В отношении меня цель была выполнена - я восполнил пробелы в тервере, матстате и numpy+pandas. Остальные темы знал довольно хорошо, т.к. уже что-то повторял + прошел курс от Andrew Ng. Из-за этого скорость прохождения была неравномерной - это нормально. Так что будьте тоже готовы, что какие-то темы пролетят очень легко и быстро, а на каких-то чуть подзависнете.

Очень понравился темп и глубина изучения. Темп очень спокойный, темы специально чередуются. Изучение довольно поверхностное, но при этом нужные слова упоминаются, оставляя возможность доизучать самому. С одной стороны курс не перегружается, с другой - обозначены термины для самообучения.

Здесь чувствуется некоторая свобода - просто завершить курс легко и быстро, большого труда не составит. Задания и практические семинары составлены таким образом, что есть много свободы для "поковыряться" самому.

Спасибо большое ребятам за отличный курс! Уже вовсю изучаю следующий))

автор: rerf2010rerf

May 30, 2019

Хороший вводный курс в специализацию, позволяет понять набор тем, которые будут впоследствии затронуты и освежить их в памяти, не сильно зарываясь в детали. Конечно, если есть, что освежать) Но курс именно что вводный и явно не для новичков в программировании и математике, так что если у вас по этим темам только забытые школьные знания, то вы в нём вряд ли что-то поймёте, придётся много учиться самостоятельно по университетским учебникам, или взять курс попроще. Но лично для меня это был плюс, математическое образование и работа программистом за плечами всё таки)

Ещё из несущественных минусов - курс до сих пор на Python 2.7, хотя до окончания его официальной поддержки осталось меньше года. Впрочем, вам ничего не помешает использовать python 3, как я и сделал. Единственное неудобство - некоторые предоставляемые в курсе примеры и notebook'и придётся немного править, чтобы запустить их в 3 версии питона.

автор: Maksim S

Feb 28, 2018

Хороший курс, позволил вспомнить вышку, и понять, как её можно использовать в своей профессии. Серьёзный минус преподавателям в универе - и думаю, не только в моём - это то, что математика даётся совершенно абстрактно. В итоге несколько лет учёбы, если студент дальше сразу не уходит в math-related область, оказываются просто потеряны. А ведь могли бы добавить чуть проблемоориентированности и прикладных моментов, и поднять как качество образования, так и престиж учреждения, на новую планку.

Из минусов данного курса - очень высокий темп передачи информации. Первые лекции зашли хорошо, но дальше всё объясняли более и более кратко, и теорию вероятности и статистику, например, пришлось пересматривать по нескольку раз, параллельно разыскивая краткий и по-человечески написанный материал на тему. Но ставлю всё равно "отлично", так как получилось здорово и познавательно!

автор: Ivan G

Mar 06, 2016

GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT!

автор: Кузьмин Ю

Jun 25, 2017

Отлично заставляет вспомнить универ и напоминает базовые понятия матанализа, линейной алгебры, теории вероятности и статистики. Доступным языком, сжато и понятно (почти везде). Правда, из-за сжатого формата лекций приходится иногда обращаться к внешним источникам, но это только "плюс", если ты нацелен на развитие, а не просто получение сертификата. Интересные практические задания и тесты углубляют понимание и заставляют по-новому взглянуть на, казалось бы, понятные вещи и понятия.

В работе тоже помогает - и как улучшение профессиональных навыков аналитика и как дополнительное развитие в целом. Для тех, кто никогда не программировал и не изучал матан/линейку/тервер может быть сложновато учиться, совмещая учёбу с полной занятостью на работе.

автор: Ivan C

Oct 15, 2017

Побольше бы по python - использование алгоритмов, опора именно на синтаксис, которые не реализуется в других языка, а то ведь я, например, писал код "теми же граблями", что и в других языках, а если посерфить в i-net - классные вещи люди вытворяют;

явно поменьше б пределов, производных - тут ведь не школьники все же, и других базовых глав мат дисциплин; Теорвер - далеко не самое лучше разъяснение материала, ну может это вследствие лимитированности видео-записей, но тогда: а зачем они вообще, если свою функцию не выполняют, а если говорить: ну материал же простой - тогда зачем на него время тратить, а лан - тут одна демагогия...

Спасибо, теперь только ipython notebook буду использовать

автор: Белякова М С

Aug 20, 2017

Спасибо всей команде-разработчиков данного курса! Было очень интересно его проходить.

Понравилось, что знания математики тут же находили реализовывались в Python.

Очень понравилось последнее задание про проверку ЦПТ, когда ты видишь на реальных выборках и реальном коде работу теории. Теория подкрепляется практикой, это очень круто.

Еще раз спасибо вам!

Одно маленькое замечание про то, что в первых двух неделях знания по Python очень не ложились.

То есть много было теории, а чтобы научиться, нужно попробовать. Да, после были задания написать код на Python, но все равно, мне кажется, много что я пропустила мимо ушей из первых лекций потому, что не попробовала написать код.

автор: Vladislav K

Nov 21, 2018

Хороший курс для того чтобы получить/освежить знания по математике и Python. Конечно, многие темы затрагиваются лишь поверхностно, но вы всегда можете более подробно почитать о них в рекомендуемой литературе. Задания неплохие, показалось что даже слишком легкие, но если вы новичок в Python, то у вас могут возникнуть трудности, да и в принципе хотелось бы больше заданий по программированию. Отдельно хочется отметить конспекты: они очень хороши, уверен, что буду пользоваться ими, для того чтобы освежить знания. Из минусов могу отметить использования 2-й версии языка Python, я сдавал 3 и особых проблем не возникло, но все же решил об этом упомянуть.