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: 5,624
Рецензии: 947

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:

876–900 из 919 отзывов о курсе Математика и Python для анализа данных

автор: Федюкин Д А

20 янв. 2019 г.

Очень хотелось бы больше задач на базовый питон

автор: Alexey V

8 окт. 2016 г.

Некоторые практические задания слишком просты.

автор: Daniil C

24 июля 2017 г.

Отличный курс, но иногда хотелось большего...

автор: Гончарик А В

15 дек. 2019 г.

Нужно больше примеров по теме на лекциях!!

автор: Anton P

24 мар. 2018 г.

все видео 16:9 отображаются как 4:3!!!

автор: Nikita G

9 июля 2017 г.

Долго ждал оценки последней работы

автор: Лопатин М В

22 янв. 2020 г.

Хотелось бы чуть больше практики

автор: Constantin M

4 мар. 2016 г.

курс хороший, но пока сыроватый

автор: Arsenii K

28 дек. 2020 г.

Tasks may be more challenged

автор: Dmitry P

17 мар. 2016 г.

Хороший и качественный курс.

автор: Kirilchev Y

28 мар. 2017 г.

Хороший курс, рекомендую

автор: Борислав К

13 мар. 2017 г.

Очень сжато но по делу)

автор: Евгений И

19 апр. 2016 г.

Неплохой обзорный курс

автор: Alexey V

1 янв. 2018 г.

довольно простой курс

автор: Gregory U

6 мар. 2016 г.

Nice course. Thanks.

автор: Александр В М

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: Vasyl A

5 сент. 2021 г.

Ш​е шы

автор: Ruslan A

3 авг. 2017 г.

nice

автор: Pilipenko O A

5 апр. 2020 г.

1

автор: Asmina B

30 июня 2021 г.

Не для новичков, скорее просто ревью на уже имеющиеся у вас знания в теорвере, матане и линере. Лучше сначала самостоятельно где-нибудь пройдите все эти темы (и пайтон тоже), а потом приступайте к специализации (в таком случае непонятно, для кого первый курс, если он вводный, но явно не для новичков). Пишу как человек, у которого была хорошая база в матане, теорвере и линере, но даже мне порой было сложно понимать лекторов, ибо лекции были больше "чтением по бумажке" без цели донести суть темы.

Может быть, сама специализация хороша, но вводный курс хромает точно. Пока ставлю 3 из 5 (3 звезды за конспекты, куизы и задание с кошками, мне понравилось).