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: 5,579
Рецензии: 943

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

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.

Фильтр по:

226–250 из 915 отзывов о курсе Математика и Python для анализа данных

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: Дмитрий С М

21 сент. 2021 г.

Отличный курс! Освежил давно забытые знания по статистике и терверу, с удовольствием поделал домашки. Отличная подача матриала, иестами даже с юмором. Авторам большое спасибо!

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: Александр П

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: Александр С 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: Ihor L

29 апр. 2018 г.

Отличный курс для того чтобы быстро напомнить себе многое из университетского курса математики и очень плотно познакомиться с библиотеками пайтон для анализа данных

автор: Борисихин А Н

13 нояб. 2017 г.

Прекрасный курс для того, чтобы освежить (или возможно получить) необходимые навыки в мат. аппарате. Из пожеланий - большие количество и объем практических заданий.

автор: Vladimir S

7 мар. 2016 г.

Хороший курс! Очень приятно, что родной Физтех не отстает! Где-то, однако, хотелось бы более глубокой и основательной подачи материала. Буду рекомендовать коллегам.

автор: Konstantin R

23 февр. 2016 г.

Лучший курс - хоть фундаментальной информации и мало, но она есть, в отличии от многих других курсов. Спасибо большое всем, кто работал над ним и воплотил в жизнь:)

автор: Daniil S

20 авг. 2019 г.

A good starting course with lots of math for machine learning but it was explaned in simple words. Good picture, excellent lecturers and very very useful abstracts

автор: Gallyam B

16 окт. 2016 г.

Очень качественный и оптимально сбалансированный курс, по-моему! Были бы такие курсы в университете, наша наука и промышленность были бы на порядок лучше. Спасибо!

автор: Андрей М

27 июля 2017 г.

Для меня курс был очень полезен. Мне пришлось начинать с нуля и в питоне и в высшей математике. Было сложно, но в итоге я справился. Спасибо преподавателям курса.

автор: Небавский В А

21 окт. 2018 г.

Очень полезный курс для человека знакомокого(не знанкомого с матетикой) помогает быстро освоить основыне навыки python. Однако мало материала по синтаксису языка

автор: Aibushev T

16 сент. 2017 г.

Крутой курс. Наличие знаний по базовой университетской математике сильно помогает.

Все основы есть. Но подразумевается еще существенное самостоятельное изучение.

автор: Нужный М И

18 окт. 2017 г.

Простое объяснение материала на реальных примерах. Курс не нагружен углублением в детали, но позволяет понять на что обратить внимание и изучить самостоятельно.