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: 5,404
Рецензии: 913

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

MS
3 окт. 2019 г.

Спасибо за ваш труд. Очень интересно спустя 10 лет после университета окунутся в режим студента. Замечательно то, что для выполнения задания необходимо почесать репу)) и залезть в другие источники.

Фильтр по:

851–875 из 880 отзывов о курсе Математика и Python для анализа данных

автор: Gregory U

6 мар. 2016 г.

Nice course. Thanks.

автор: Misevich A

22 окт. 2017 г.

Very helpful course

автор: Шахов Ю А

12 июня 2020 г.

В целом - хорошо.

автор: Serge S

22 февр. 2018 г.

it's ok! usefull

автор: Dmitry V

21 мар. 2018 г.

Basic and clear

автор: Зайцев Е В

3 янв. 2019 г.

Сырые примеры.

автор: Basil S

30 сент. 2017 г.

not bad

автор: Ruslan A

3 авг. 2017 г.

nice

автор: Pilipenko O A

5 апр. 2020 г.

1

автор: Александр С Д

30 июля 2020 г.

хочу больше задач по программированию! я считаю, что освоить язык и научиться что то писать можно только решая задачи, даже простые) например, можно легко загуглить 100 задач по numpy, они так же реализованы в степике! хотелось бы здесь получить что то такое же и даже больше, например и для других библиотек ( pandas, matplotlib). именно решая такие простые задачи ты запоминаешь синтаксис языка и понимаешь как всё работает +- ) а простое прослушивание лекции не даст никакого результата)

автор: Ульянов Р

5 июля 2017 г.

Выглядит сыро, многие вещи галопом перепрыгивают, конспект очень маленький, не хватает методичек по решению задач, теория вероятности плохо раскрыта, очень быстро перескакивается с темы на тему .В части подачи заданий второй курс специализации устроен более дружелюбно.

Тем не менее 3 из 4-х лекторов - молодцы объясняют живо, смотреть приятно.

В любом случае спасибо за курс, думаю остальные курсы от других разработчиков еще менее дружелюбные к новичкам

автор: Alex Z

26 мар. 2020 г.

Поставил три балла: многие темы не раскрыты на достаточном уровне, мало упражнений. Если вы не студент тех.вуза или не специалист в данной области, то на ходу выучить математику и статистику в нужном объеме не реально, так как это требует недели.

автор: Alexander B

2 сент. 2020 г.

Мне кажется, что подача материала очень плоская. Не чувствуется, что преподаватель хочет объяснить суть, а просто несется по синтаксису. Сравнивая с теми же лекциями МФТИ по Алгоритмам от Хирьянова - небо и земля.

автор: Eugeneu C

27 апр. 2020 г.

Думаю, что в курсе рассматривается очень мало практических примеров связанных с различными распределениями. Хотелось бы видеть более подробный разбор каждой темы с большим количеством примеров.

автор: Sazanova A N

19 авг. 2019 г.

Понравились некоторые задания, но лекции довольно скучные. Можно было бы давать побольше доп.информации для лучшего понимания.

автор: Zverkin A

19 окт. 2018 г.

Теоретических материалов мало, а в рекомендованной литературе без доп. подготовки не разобраться

автор: Alibek A

16 июля 2020 г.

КУРС ХОРОШИЙ, НО НЕВНЯТНЫЙ И МНОГО ЧЕГО НЕ СКАЗАНО. К СОЖАЛЕНИЮ НАДО ДОРАБОТАТЬ КУРС

автор: Aleksandr B

7 апр. 2018 г.

Интересно, но временами скучновато, а временами непонятно

автор: Volodymyr L

19 февр. 2016 г.

Много теории и мало практики НА РЕЛЬНЫХ ПРИМЕРАХ

автор: Иван Л

11 нояб. 2019 г.

Пора обновить курс до Python3.7

автор: Светлана Б

16 окт. 2019 г.

Хорошие задания по программированию, но отвратительные видео уроки по математике. Много формул, которые просто есть, как они используются и для чего, об этом говорят поверхностно и непонятно.

автор: Григорьев А В

7 нояб. 2019 г.

Очень большой уклон в математику, видео посвящены математике. Питон немного был вначале(установка основных библиотек и основные функции), а начиная со 2 блока предлагается его изучать самостоятельно по конспектам.

Практическое применение Python в контексте решаемых задач в видео не рассматривается на примерах. Предлагается изучать самим.

Курс нужно переименовать в "Математика для анализа данных"

автор: Шевчук А В

2 апр. 2020 г.

С первых уроков предлагает установить анаконду 2.7 версии которой уже нет на сайте, как решать этот вопрос не понятно. Наверно курс точно не для новичков. Либо для хоть что-то знающих о питоне, либо для тех у кого в реале есть помощь от знающих. Отказываюсь от прохождения курса, если уже на первом шаге такой затор из-за несоответствия курса и реальных сегодняшних условий

автор: Vjatseslav J

4 сент. 2019 г.

Guys need to explain in more details with more real world examples and visualise things, otherwise the level of teaching is inadequately low.

автор: Yevhenii Z

19 февр. 2016 г.

Assighnment is partly possible only with classmate who has full knowledge of python!