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: 5,627
Рецензии: 948

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:

851–875 из 920 отзывов о курсе Математика и Python для анализа данных

автор: Narek

30 апр. 2016 г.

Курс ознакомит вас с темами, которые если вы не освоили, то должны будете освоить, чтобы понять анализ данных

автор: Sergei V

5 мар. 2019 г.

Мне не очень понравилась часть по программированию. Особенно, в части заданий. Математическая часть - супер!

автор: Amantay A

22 янв. 2018 г.

Некоторые разделы уж слишком поверхностно. Понятно, что формат сжатый, но все же хотелось бы больше видео.

автор: Тимофей С

3 янв. 2018 г.

Сами темы выбраны удачно, но по некоторым из них рассказ уж очень поверхностный и без проверочных заданий.

автор: Mike S

27 мая 2017 г.

Тема статистики была несколько сложна, возможно, стоило сделать более подробным материал, особенно лекции.

автор: Danill B

11 июня 2018 г.

Всё-таки очень поверхностный обзор математики для курса, который ей посвящён. А так - задания интересные

автор: Мурзаев Я А

12 мар. 2017 г.

Не всегда интересные задания, но для тех, кто первый раз узнает про градиенты, теорвер и т.д. самый раз.

автор: Mikhail l

2 дек. 2019 г.

Статистика и теория вероятности очень бегло - приходится искать информацию на других ресурсах и курсах.

автор: Ануфриев С С

18 мар. 2017 г.

Хорошее введение, но думаю можно был сделать курс более интенсивным. В особенности в программировании.

автор: Никель А В

10 дек. 2018 г.

Мне не хватило материалов и примеров для сдачи тестов. Лекции слишком коротки и поверхностны.

автор: Sergey P

3 янв. 2017 г.

Математика дана слишком сжато. Приходилось 'догоняться' множеством других источников.

автор: Anton R

23 сент. 2016 г.

Условия задач ставятся не совсем корректно, что порождает кучу вопросов на форуме

автор: Алексей Р

25 сент. 2016 г.

Блок со статистиками показался мне избыточно сложным на фоне остального курса.

автор: Елена

2 сент. 2016 г.

Курс полезен как основа для новичков. Спасибо за Бонусное видео и материалы.

автор: Ленар С

17 сент. 2017 г.

Можно усложнить курс, слишком простой, хотя глава про статистике интересная

автор: Andrey M

6 окт. 2016 г.

в целом хорошо, но местами объяснения были очень путанные и безсистемные

автор: Astapenko D

14 нояб. 2017 г.

Курс по составу отличный. Но мне кажется необходимо перейти на python 3

автор: Max S

23 февр. 2017 г.

Простой и не очень детальный, а в остальном всё очень здорово, спасибо!

автор: Владислав Б

20 июля 2019 г.

Концовка как-то смазана что ли. Или я уже не допирал

А в целом неплохо)

автор: Коноплев В Е

15 авг. 2020 г.

Не хватает легких упражнений в ноутбуке для закрепления материала

автор: Алексеева О В

19 июля 2018 г.

Хороший курс, Хотя практических заданий могло бы быть и больше.

автор: Ткаченко Е В

2 мая 2020 г.

Достаточно информативно. Но тервер и матстат слишком сжаты.

автор: Мужилов Н И

10 янв. 2021 г.

Не всегда теория пересекалась с практическими заданиями

автор: Igor M

10 янв. 2018 г.

Good course, more practice would make it even better.

автор: Dmitry B

12 мая 2019 г.

The choice of Python 2.x over 3.x seems suboptimal