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: 5,225
Рецензии: 870

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:

226–250 из 840 отзывов о курсе Математика и Python для анализа данных

автор: Boris V G

Oct 06, 2016

Очень познавательный курс, придерживается традиционной "системы Физтеха"! Очень рад, что записался! Рассчитываю на успешное прохождение всей специализации

автор: Миняев Д А

Jan 26, 2020

Отличный курс. Освежают знания по математическим дисциплинам и дают базовое представление об основных библиотеках для работы с анализом данных в Python.

автор: Алехин А С

Jan 20, 2020

Очень грамотно структурированный онлайн-курс. Новичкам придется попотеть над некоторыми моментами, но при должном усердии он проходится достаточно легко.

автор: Eugene K

Apr 19, 2016

Хороший разогревающий курс для неподготовленного слушателя. Прошел с удовольствием. С интересом жду, что будет дальше. Авторы - молодцы, отличная работа.

автор: Aleksey T

Sep 23, 2016

Этот курс помог мне в общих чертах вспомнить первые 3 курса университета. А также научил базовым вычислениям на Python Anaconda 2.7.12. Рекомендую всем!

автор: Васильченко Ю В

Jun 07, 2020

Очень понравился этот курс, даны базовые понятия из математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей, отличное введение в анализ данных!

автор: Dmitry Z

Mar 10, 2020

Спасибо преподавателям за хороший курс!!! Теоретический материал связан с практическими заданиями, что позволяет хорошо запоминать излагаемый материал.

автор: Roman K

Sep 27, 2016

Хороший повод вспомнить математику 1-2 курсов университета. Что бы хорошо освоить, надо не лениться и читать дополнительно пока всё не станет понятно.

автор: Виталий С

Mar 05, 2016

Ёмко, но при этом лаконично. Всё только по делу.

Очень практично. Великолепное изложение материала и задания.

Спасибо создателям за проделанную работу.

автор: Lev E

Mar 04, 2016

Хорошо помогает вспомнить нужные разделы математики и ввести в курс нового средства программирования.

Минус: видеолекции слишком формальные и неживые.

автор: Marsel B

Dec 18, 2016

Подробно и понятно вводят в дисциплину, если не хватит чего-то в лекциях и практике, есть ссылки на литературу, где можно глубже погрузиться в тему.

автор: Andrii

Jul 09, 2017

Хороший курс, позволяет вспомнить знания из университета, имеет классные задачи, есть сожаление что они не вели статистику у нас в университете=(

автор: Dmitriy G

Mar 09, 2016

Отличный курс на актуальную тему.

Для прохождения не требуется каких-то сверхъестественный начальных знаний, что приятно удивило.

Огромное спасибо.

автор: Kapitanov A

Oct 17, 2019

Интересный курс. Вводный, заставляет вспомнить многое из математики. Без стартового курса дальше будет тяжело, поэтому не советую его пропускать!

автор: Vasilii D

Dec 12, 2018

Очень полезный курс, чтобы на должном уровне вспомнить матан, линал, тервер и матстат. Если вы их знали. Если не знали, то будет оччень непросто.

автор: Karim

Aug 09, 2017

Отличное введение как для начинающих, так и для тех кто немного уже знает математику, и решил применить ее на практике и повторить. 10 шляп из 10

автор: Sergey N

Mar 04, 2016

Курс отличется доступностью изложения, в тоже время теорктические знания подкрепляются непосредственно связанными с ними практическими заданиями.

автор: Nikita

Apr 20, 2019

Математику вы тут не узнаете. Но вектор направления, какие темы нужно повспоминать дан правильный. В конце есть подборка необходимой литературы.

автор: Alexey K

Sep 10, 2020

Отличный курс. Материал дается довольно сжато, но всегда можно найти дополнительную информацию. Очень понравились задания на программирование.

автор: Мясин Д А

Jan 01, 2020

Отличный курс. Очень хорошо погружает в основы математики. Рекомендуется для тех, кому нужно освежить в памяти или пройти все с самого начала.

автор: Vitaliy I

Feb 06, 2019

Excellent course to brush up on basics of python, linear analysis and probability theory. Builds a great base for the further learning of ML.

автор: Yuliya M

Mar 20, 2018

4-ая неделя сильно отличается от первых трёх, так сильно практика оторвана от реальности. Но я справилась, буду идти дальше по специализации.

автор: Tkachenko D

Jul 10, 2017

Очень хороший курс для введения в специальность. Правильный уклон на прикладную часть, но при этом не упускаются важные теоретические детали.

автор: Владислав А Е

Feb 28, 2020

Очень хороший и доступный курс. Закладывает неплохую базу. Тесты и практические задания помогают лучше освоить теорию и узнать все тонкости.

автор: Kislovskiy A

Feb 01, 2018

Замечательный курс для тех, кто немного знаком с машинным обучением. Структурирует знания, открывает глаза на некоторые математические вещи.