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: 5,407
Рецензии: 914

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:

201–225 из 881 отзывов о курсе Математика и Python для анализа данных

автор: Konstantin

10 сент. 2016 г.

Хороший вводно-ознакомительно-вспоминательный курс. Можно включить побольше практических заданий по python, а также сделать общий pack с ноутбуками (аналогично конспектам лекций). Спасибо!

автор: Балаев А И

9 дек. 2016 г.

Отличный курс! Плюсы лично в моём случае: Python даётся с нулевого уровня, узнал некоторые методы оптимизации негладких функций. Преподаватели классные и объясняют всё более чем доступно.

автор: Дмитрий К

27 окт. 2016 г.

Многое с института уже забылось и тяжело вспоминалось, вернее по сути пришлось заново изучать многие темы... Но при этом время не поджимало, неделя проходила комфортно...

Курс понравился.

автор: Eugen

10 янв. 2019 г.

Очень было интересно снова погрузиться в мир математики. Конечно четыре недели мало для понимания, голова кругом от того сколько закладок на почитать. Но все равно это хорошее начало.

автор: Маковецкая Ю С

28 мая 2020 г.

Мне понравилось) Хотелось бы конечно побольше примеров и задач в первых 3 неделях, особенно в тестах, как например в 4 неделе, где были задачи по теории вероятности и мат. статистике

автор: Александр

30 дек. 2016 г.

отличный курс. не разжевано все до мелочей, но это к лучшему. заставляет включить мозг, искать дополнительно информацию, вспомнить универ. очень доволен. надеюсь дальше будет больше.

автор: Belyaev A

20 мая 2017 г.

Отличный курс. Как всегда, в фундаментальном образовании кажется зачем вся эта математика, но потом понимаешь что это действительно сильно улучшает понимание дальнейшего материала.

автор: Evgeniya R

28 янв. 2017 г.

Отличный курс! Продуманно выстроенные темы, интересные задания. Для меня в курсе было много нового, задания были сложными, с ними нужно было повозиться и разобраться. И это здорово.

автор: Koval V

22 мар. 2019 г.

Все понравилось. Неделя про теорию вероятностей и математическую статистику особенно! Объясняют понятно и доступно, но иногда все равно приходится "догугливать", чтобы разобраться.

автор: Konstantin

23 сент. 2016 г.

Мне курс очень понравился. Он помог вспомнить основы высшей математики и освоить на базовом уровне ipython. И самое главное помог разобраться как это вместе применять на практике.

автор: Marina K

27 нояб. 2020 г.

Брала курс, чтобы понять "мое ли это ML, DA?". Курс оказался интересным, полезным, появилось огромное желание продолжать обучаться в этой области дальше. Спасибо организаторам!

автор: Мочалин И А

26 мар. 2020 г.

Вполне доходчиво подана важная информация о линейной алгебре, теории вероятности и матстатистике. При прохождении курса надо быть готовым посидеть самостоятельно и поразбираться

автор: Настя С

22 апр. 2018 г.

Хороший курс для того чтобы освежить свои знания, но для начинающих как по мне будет сложновато, лучше сначала какую-нибудь книгу по статистике почитать и по теории вероятности.

автор: Petr K

4 мая 2018 г.

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.

автор: Wendy H

26 нояб. 2019 г.

Very interesting and practical. Good teaching on theories which makes me easy to understand the course materials. I will do more courses from MIPT after this year's holidays.

автор: Дипнер С П

3 февр. 2021 г.

Пришлось потратить довольно много времени, чтобы во всем разобраться, но курс действительно хороший. Спасибо за вашу работу! Благодаря ему я стал чуточку ближе к своей мечте)

автор: Aliaksandr P

9 дек. 2016 г.

Супер курс. Заложил основы по data science. Остальные курсы специализации уже легче даются. Правда прошел я его не с первого раза. Столько времени потерял... Всем рекомендую.

автор: Pavel B

30 окт. 2017 г.

Great course to to get acquainted with python and refresh your math knowledge.

Most valuable insight - you don't need to deep dive in math to start your data science journey.

автор: Alexey S

10 мар. 2016 г.

Некоторые вещи обсуждаются очень скомкано. Но в целом курс мне понравился, заставил меня вернуться более чем на 10 лет назад и вспомнить университетскую программу. Спасибо!

автор: Семёнов А С

1 авг. 2019 г.

Курс довольно простой - то, что надо для вовлечения в такую большую и интересную тему как Data Science. Надеюсь остальные 4 курса специализации будут такими же понятнымми!

автор: Корщиков М С

27 дек. 2017 г.

Хороший, подробный курс.

Одно пожелание - добавьте побольше примеров из жизни по применению изученного материала.

Возможно это будет далее подробно рассмотрено...

Отлично!

автор: Alexey O

6 апр. 2020 г.

Thanks for the course! Sometimes it was quite difficult to do exercises and complete tests, but all additional and helpful theory with examples could be found online.

автор: Григорьев А А

14 мая 2019 г.

Отличное изложение материала. Отличные задачи, прямо на грани между "как это вообще делать?" и "надо попробовать вот так", решив которые очень радуешься что догадался

автор: Гаврилова Д Е

13 июня 2018 г.

Прекрасный курс! Все, что требуется для его прохождения - не бояться копать. Начальные знания не обязательны, хотя мне пригодились начальные навыки программирования.

автор: Сергей Л

24 янв. 2021 г.

Отличный курс. Было, конечно, тяжеловато из-за того, что математику в институте я учил 20 лет назад. Но все получилось. Спасибо авторам курса за проделанную работу.