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: 5,545
Рецензии: 939

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

GI
31 мар. 2017 г.

Курс замечательный, прошел его еще в октябре 2016, отзыв пишу спустя почти полгода, лекции из курса до сих пор периодически читаю, дабы оставаться в форме. Материал изложен кратко, доступно и по делу.

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

Фильтр по:

776–800 из 911 отзывов о курсе Математика и Python для анализа данных

автор: Заньков К А

3 апр. 2018 г.

Не хватает погружения в конкретные задачи, чтобы реализовывать на практике полученные знания с первого занятия. Много теории, которая наверняка не пригодится в дальнейшем! Было бы здорово если курсы будут интерактивными! Допустим, есть конкретная задача у компании "А" и чтобы ее решить нужно то-то, есть другая задача у компании "Б" и для другой ситуации был бы применителен более индивидуальный подход!!! Надеюсь вы меня поняли!!! Будет круто)! Уверен, что количество слушателей увеличится в разы!

автор: Тенишев Т В

23 дек. 2020 г.

Это очень хороший курс, если вы уже проходили линейную алгебру, аналитическую геометрию и теорию вероятностей и у вас есть опыт работы с Пайтоном. Если такого нету, то правда будет сложно - поэтому параллельно лучше проходить основы Python (есть очень хороший курс Crash Course on Python от Google) и изучать основы высшей математики и теорвера. Большое спасибо авторам за такие сложные задания - хоть и ломаешь голову по полдня, но зато после выполнения чувствуешь себя богом :)

автор: Чайников К

29 апр. 2018 г.

Хороший курс) Единственный минус это недосказанность некоторых тем, особенно тяжко было воспринимать статистику. Объясняли каким-то нечеловеческим языком. Ну, может мне так кажется. А в основном мне понравилось) Кстати, если вы только решаетесь записаться на курс или нет. Я Вам смело советую сделать это! Если вы совсем новичок как в математике так и в питоне, то на платформе Stepik.org(https://stepik.org/course/3356) есть обширный практикум по этому курсу.

Дерзайте!

автор: Билибин С К

21 мар. 2017 г.

Очень кратко, но полно подана теоретическая информация. За это всевозможные респектосы.

Почти все, что было затронуто в этом курсе, я проходил в университете. Этот курс очень хорошо формализовал и структурировал информацию в голове.

В практической части сложность заданий не очень сбалансирована( для меня задача на анализ текстов была очень непростой, так как я впервые открыл питон), но, в целом, вся теория была применена на практике и это хорошо.

автор: Sergey D

10 авг. 2019 г.

Курс интересный, темы выстроенные в грамотной последовательности. Но для того объема материала, которым должен овладеть слушатель к концу курса, данный курс очень маленький. Предполагается, что слушатель либо знаком с линейной алгеброй и Питоном, либо очень много время надо потратить на изучение этих тем, гораздо больше длительности всего курса. Все же хотелось бы, чтобы в курсе более детально разбирались аспекты математики и Питона.

автор: Борис Д Г

12 июля 2021 г.

В​ целом неплохо, но не все объяснения понятны. Некоторые сущности языка рассказываюьтся будто само собой разумеющееся, хотя о них прежде ничего не говорилось. Объяснение основ Линала и Матана среднего качества. Ну если вы же на видео записываете, ну отредактируйте, переснимите, переформулируйте ваше объяснение. Сложно слушать речь с запинками и отсутствующим взглядом, которая при этом ещё и записана.

автор: Филипп У

27 июля 2017 г.

Некоторые задания были очень простыми. Наверное, это нормально для первого курса из специализации. На мой взгляд была очень крутой третья неделя. Я узнал на ней много нового для себя про оптимизационные алгоритмы и про матричные разложения. Возможно, имеет смысл добавить задание реализовать вручную какой-нибудь генетический алгоритм или отжиг.

Спасибо за первый курс в специализации ;)

автор: Usenko S

26 окт. 2017 г.

Начало не сложное, но затем сложность растет нелинейно и 3,4 неделя для понимания требует значительно больше материала чем представлено в видео и конспектах. Напоминает мем о том как научиться рисовать) Курс явно рассчитан на людей, которые уже что-то подобное когда-то проходили и им надо только освежить это. Если не знакомы с программированием и математикой - будет сложно.

автор: Нагорный П В

25 февр. 2018 г.

В целом курс отличный. Дает необходимые знания. Но! Хотелось бы ,чтоб в видео разбирались реальные задачи. Я имею в виду, что сам курс не имеет значения, если делать так : " Вот здесь задание, вот документация. Мы ее вам не показывали, но вы прочитайте сами." Зачем нужны преподаватели, если можно отправить к документации? Хотелось бы более адаптированного преподавания.

автор: Ivan S

8 июня 2017 г.

В целом все неплохо (отлично вспомнил универскую программу + начал видеть интересности в 'сухой математике'). Я бы немного переработал неделю с теорией вероятности. Было бы проще, если:

не просто читали формулы, а объясняли какой физический смысл за ней стоит.

Именно на тервере приходилось пользоваться другими источниками, чтобы понять о чем речь.

автор: Andrey A

22 июня 2017 г.

Отличный курс. Хотя в некоторых местах довольно поверхностное и, тем не менее, все равно сложное повествование. Странная комбинация. В остальном курс дает необходимую базу для решения задач с помощью Python (в первую очередь учит искать информацию в описании библиотек) и некоторые идеи использования математического аппарата в решении задач.

автор: Kutnyakova E

7 сент. 2019 г.

хороший курс для новичков, вводит в курс дела, хотя местами слишком кратко. особенно последняя неделя скомканной получилась, слишком много реально сложной информации (теорвер и статистика) и я просто пропускала некоторые вещи. зато практика супер! буду проходить второй курс однозначно, применять знания. спасибо большое всем организаторам

автор: Пискунов А Д

21 окт. 2016 г.

Курс неплохой, но балл снизил за недостаточно хорошо раскрытый оператор lambda.

В итоге, конечно, разобрался с ним досконально, но пара лишних примеров в тексте лекции сэкономила бы кучу времени. А также неплохо было бы понять, зачем нужно было дублировать более общий оператор определения функции def его усеченным вариантом lambda

автор: Baturo T

9 апр. 2017 г.

Спасибо большое организатором за создание такого курса! Он позволяет получить новые навыки в анализе данных. Надеюсь, что подобных курсов будет все больше и больше!

Из недостатков: курс занимает больше времени, чем упоминается в описании. Не всегда хватает поддержки на форумах. Мне хотелось бы больше упражнений в первые недели.

автор: Толмачев А А

21 нояб. 2016 г.

Отличный курс, считаю обязательным для всех людей, желающих изучать Python для мат. анализа. Для меня единственной проблемой в курсе была часть с теорией вероятностей, достаточно поверхностно осветили плотности и распределения и достаточно проблематично получилось выполнить последнее задание. В остальном - великолепно!

автор: Фёдоров А С

13 дек. 2017 г.

Часть по Python хороша. Единственный минус - в лекциях рассказывают про Python 2, а все студенты уже на Python 3.

Часть по мат.статистике тяжелее, мне показалось скомкано, пришлось дополнительно прослушать отдельный курс по основам статистики на Степике. Только после этого понял как надо выполнять итоговое задание.

автор: Berdnikov D U

4 июля 2019 г.

Немного бегло. Кое-что приходится догугливать. В превью сказали, что будет математика и она будет применяться на практике. Пока этого нет, делаю на упорстве, читаю дополнительно, думаю, поможет, а там - глянем. В целом, формат тестов - отличный, после них запоминается лучше. Но, как и везде - практика

автор: Cyril B

29 апр. 2018 г.

Из плюсов - много практических задач

Из минусов - объяснение математики явно рассчитано на подготовленного человека. Также есть явная нехватка практических примеров. В качестве источника, где на мой взгляд математика объясняется гораздо лучше привожу англоязычный учебник Higher Engineering Mathematics

автор: Timur B

12 мар. 2018 г.

The lectures could potentially go into more details, especially in the optimization part. The explanation is too short and does not give feeling of what is actually happening. The probability theory is also short but much better explained, so it can be clearly understood. The exercises are excellent!

автор: Санников С А

28 авг. 2017 г.

Курс хороший предполагает поиск материалов вне лекций, но для непросвещенных в высшей математике довольно сложный. Помимо того что говорят на курсе нужно еще искать более разжеванную информацию и кучу референсов на непонятные вещи, почему тут так а тут так. Но возможно, это я просто дотошный :)

автор: Vladimir I

19 мар. 2016 г.

Хороший курс, всё понятно объясняют, даже в тестах объясняют что не так и почему.

Хотелось бы больше доказательств, хотя бы в письменных материалах к видеоурокам, чтобы не лазить по интернету в поисках "а почему так". Или хотя бы ссылки на соответствующий параграф в любимом учебнике.

автор: Olga F

18 февр. 2020 г.

Очень хороший курс для систематизации подзабытых и разрозненных знаний по высшей математике и основам python. Для новичков не подходит, т.к. многие вещи объясняются быстро и коротко. Только благодаря этому курсу я наконец поняла до конца смысл центральной предельной теоремы!

автор: Беляев А В

19 мар. 2017 г.

В курсе стоит добавить описание специфических особенностей Coursera и типичных ошибок начинающих пользователей, не связанных с самим курсом (повреждение файлов скриншотов с кириллическими именами и т.п., размещение скриншотов в неудоборимых форматах).

автор: Pavel A

7 сент. 2018 г.

Хотелось бы более подробного освещения рассматриваем тем в видеоуроках. Материал на семестровый курс начитать в академчас - не самый оптимальный способ объяснить его. Сделайте видео по 20 минут вместо 2 - 4, побольше примеров, поподробнее объяснения.

автор: Vagif M

31 янв. 2018 г.

Все хорошо, только зачастую постановка задачи вводила в заблуждение и искал не там где нужно было либо уже решил задачу, но считал что нужно еще что то сделать для ее окончания: хотя в основном все решения были на поверхности(