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: 5,583
Рецензии: 944

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:

251–275 из 915 отзывов о курсе Математика и Python для анализа данных

автор: Виктор О

14 авг. 2021 г.

Отличный курс, материал рассказывается преподавателями грамотно и по делу, но вводным назвать его тяжело. Без первичных знаний python и математики будет тяжко.

автор: Maksim M

11 авг. 2019 г.

Отличный вводный курс. Опираясь только на него сложно стать специалистом, но получаешь базовые знания по направлению и понимание, куда надо развиваться дальше.

автор: Kirill

25 апр. 2016 г.

Замечательный курс! Рекомендуется авторам добавить больше информации о библиотеках scipy и pandas. Больше практических заданий, улучшило бы восприятие курса.

автор: Борис В Г

6 окт. 2016 г.

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

автор: Миняев Д А

26 янв. 2020 г.

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

20 янв. 2020 г.

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

автор: Eugene K

19 апр. 2016 г.

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

автор: Aleksey T

23 сент. 2016 г.

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

7 июня 2020 г.

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

автор: Dmitry Z

10 мар. 2020 г.

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

автор: Семен М

26 янв. 2021 г.

Курс простенький, но знакомит с важными идеями из линейной алгебры и матстатистики. Оптимален для совсем начинающих. Сильный преподавательский состав.

автор: Roman K

27 сент. 2016 г.

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

5 мар. 2016 г.

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

Очень практично. Великолепное изложение материала и задания.

Спасибо создателям за проделанную работу.

автор: Lev E

4 мар. 2016 г.

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

Минус: видеолекции слишком формальные и неживые.

автор: Marsel B

18 дек. 2016 г.

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

9 июля 2017 г.

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

автор: Dmitriy G

9 мар. 2016 г.

Отличный курс на актуальную тему.

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

Огромное спасибо.

автор: Kapitanov A

17 окт. 2019 г.

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

автор: Vasilii D

12 дек. 2018 г.

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

9 авг. 2017 г.

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

4 мар. 2016 г.

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

автор: Nikita

20 апр. 2019 г.

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

автор: Гальтяев А В

11 апр. 2021 г.

В целом курс замечательный, но хотелось бы более подробные объяснения и больше практических заданий в части именно программирования на питоне.

автор: Alexey K

9 сент. 2020 г.

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

автор: Дмитрий М

1 янв. 2020 г.

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