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: 5,343
Рецензии: 895

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

VK
11 апр. 2017 г.

Прекрасный практический курс! За месяц очень многое узнал и о Питоне и об анализе данных. Никогда не думал, что смогу так быстро научиться решать достаточно сложные задачи на новом для меня языке

Фильтр по:

101–125 из 862 отзывов о курсе Математика и Python для анализа данных

автор: Bulygin A A

2 февр. 2018 г.

Крайне приятный вводный курс. Хотелось бы больше примеров, которые соотносят теоретический базис с практикой, за исключением этого не нашел никаких недостатков. Очевидно, курс ориентирован или на имеющих хотя бы начальный уровень математической подготовки и базовые навыки программирования, или на людей, готовых посвятить несколько вечеров для самообучения. Лично у меня никаких сложностей не возникало при прохождении курса.

автор: Ломов М Ю

17 апр. 2019 г.

Интересный курс, который дает в общих чертах понимание и практический опыт использования языка Python и пакетов для выполнения научных и инженерных расчётов для задач анализа данных.

По моему субъективному мнению, данный курс может потребовать от слушателя, не имевшего ранее знакомства с курсами теории вероятности и мат. статистики, дополнительного изучения данных предметов помимо представленного материала в видео лекциях.

автор: Денисов М В

8 апр. 2020 г.

Курс позволил вернуться восстановить необходимые знания из ВУЗа, заново их переосмыслить с пониманием реальной потребности этих знаний в нашей жизни.

В процессе обучения для меня был ряд инсайтов относительно применения высшей математики в нашей жизни. Видно, что каждый преподаватель обожает свой предмет.

Курсы по-настоящему погружают в увлекательный мир анализа данных. Спасибо всем кто причастен к созданию этих курсов!

автор: Mashchenko M

10 февр. 2019 г.

Курс хороший. Гуманитариям стоит готовиться к возникновению сложностей почти на каждом этапе. Тем не менее, внимательное изучение всех материалов курса в совокупности с активным использованием Google должно помочь: некоторые моменты (очевидные для математиков) не объясняются, из-за чего требуется тратить гораздо больше времени на обучение.

Пожалуй, единственный негативный момент - первое задание по программированию.

автор: Шевченко Н Р

7 авг. 2017 г.

Курс очень хорош для начала. Есть конечно не очень приятные моменты, например в некоторых заданиях вообще непонятно что делать, но со временем понимаешь. Курс реально пройти за неделю. Очень хорошая математическая база (правда названия теорем, которые используются в видео не сообщают), узнал даже что-то новое для себя (нам не читали матричные разложения на линейной алгебре). В общем очень доволен курсом. Всем советую

автор: Даниил Д Е

25 мар. 2019 г.

Суперский курс! Я из физтех, 3-й курс, поэтому для меня нового было принципиально не очень много, но повторил очень много старого, структурировал знания. Хотя сложности были (в основном на 4-й неделе). Попадались задания непростые, но если посидеть, разобраться, то все получается! Материал объясняют очень доходчиво. Надеюсь продолжить изучение специализации дальше. Большое спасибо создателям курса!

автор: Alexander K

11 февр. 2018 г.

Отличный курс! Помогает вспомнить необходимую математику и дает необходимые минимальные навыки по работе с Питоном. Преподаватели рассказывают очень интересно и нескучно. Тестовые задания подобраны очень хорошо, помогают проконтролировать, что ты все понял правильно. Задания на программирование и оценку работы сокурсниками достаточно прикладные и творческие. Однозначно рекомендую этот курс!

автор: Николаев П В

11 дек. 2018 г.

Отличный курс, доступно рассказываются сложные вещи, особенно в части математики. В качестве пожелания - добавить разбор сложных моментов, связанных с программированием на Python, т.к. при выполнении самостоятельных заданий большая часть времени уходит не на сутевую часть, а на устранение ошибок в программе (это при том, что у меня хороший бэкграунд, я закончил ВМК МГУ им. Ломоносова)

автор: Gusсhchin A

3 мая 2018 г.

Курс - то,что нужно для начинающего.

Мне очень нравится,что объёмный курс разбит на несколько.Это очень грамотно.Перед этим я прошел курс на другой одной известной платформе по нейронным сетям и он мне не понравился и я его не осилил,честно говоря, из за того,что там было всё быстро,без подробностей.

Здесь же не так.

Спасибо всей команде курса!Приступаю к обучению на размеченных данных.

автор: Vladyslav C

18 февр. 2016 г.

Отличный начальный курс, который хоть и галопом по Европам, но освежает все основные математические разделы необходимые для дальнейшей работы с машинным обучением и налаизом данных.

Единственный недостаток это достаточно тяжелая для усвоения 4-я неделя, кто очень многие статистические метрики вводяся буквально за 10 минут, но если посидеть над заданиями - все становится на свои места

автор: Федор Д

6 мая 2020 г.

Лучший курс, который я когда-либо видел, знания сбалансированы, задания выполнимые. Конечно, было сложно без предварительной подготовки, но удалось пройти весь курс всего за неделю, так-как хочется поскорее освоить данную специализацию и приступить к профессиональной деятельности в области Data science. Очень понравилась обстановка данного курса, планирую освоить всю специализацию!

автор: Vasily

27 февр. 2016 г.

Интересный курс. Весьма сложные вещи рассказывают быстро и в большинстве случаев понятно. Но сжатость так же является и минусом. Некоторые весьма сложные определения и формулы трубют более детального разбора (касаемо оптимизации, разложения матриц и теории вероятности). Думаю, что, если сделать курс более развернутым, то суммарное время лекций увеличится не больше чем на 30 минут.

автор: Пищулина С В

6 сент. 2016 г.

Очень интересный курс! Скажу прямо - было непросто, но материал увлек настолько, что засиживалась с решениями задач далеко за полночь. Меняла сессию, но я его одолела. Я счастлива! Очаровала статистика. Никогда не думала, что такой, казалось, унылый предмет можно так захватывающе преподнести. Спасибо огромное организаторам и преподавателям! Так держать! Пошла на второй курс.)

автор: Mukhit I

6 мая 2018 г.

This is a very well-designed course. Despite seemingly hard theory practice problems clear things out. I believe this is an exquisite work of the course staff for constructing homework problems in a way so that they would clarify things upon completion. I would definitely recommend this course to anyone who wants to embark upon the path of Machine Learning and Data Analysis.

автор: Рожков Д С

9 июля 2018 г.

Курс очень хорош для новичков, но по Python дается очень мало материала. Хотя может такой подход оправдан, ведь он заставляет самостоятельно закрывать пробелы в порой сжатые сроки дедлайнов. А это тоже хороший навык. Надеюсь, что в следующих курсах специализации будет меньше тестов и больше задач по программированию. Спасибо вам за хорошую работу) За конспекты - отдельно)

автор: Sergey K

2 февр. 2019 г.

ML wird in diesem Kurs nicht oberflachlich, sondern tief gelehrt. In manchen Kursen lernt man meistens wie verschiedene Bibliotheken lediglich angewendet werden. In deisem Kurs werden Informationen geliefert, wie ML eigentlich funktioniert. Dies Kurs von MFTI and Yandex ist fur jene geeignet, die wollen ML auf einem professionellen Niveau verstehen und anwenden.

автор: Max D

14 июня 2017 г.

Этот курс считается введением в специальность, и мне кажется, свою задачу он полностью выполняет. Действительно, математики как таковой не очень много, но то, что нужно объясняется очень доходчиво; программирование на питоне тоже понравилось. После этого курса у меня сложилось ощущение того, что мне хочется продолжать заниматься и переходить на следующие курсы!

автор: Рябинин И А

20 окт. 2020 г.

Отличный курс. Единственное, без бакалавриата (даже самого примитивного), где изучались основы высшей математички и мат. анализа, почти нереально въехать в эту тему. Пришлось вспоминать некоторые вещи из универа, а некоторые изучать отдельно. В любом случае, спасибо огромное за курс, буду продолжать изучать специализацию! Удачи в ваших дальнейших проектах!

автор: Александр Б

25 сент. 2018 г.

Добавляйте комментарий в код, который дается для самостоятельного изучения, или хотя бы вставляйте ссылки на техническую документацию. Иначе часто возникает просто комедийная ситуация. Когда начинаешь изучать что вы даете в уроках или пишете в коде используешь данные других обучающих курсов(бесплатных между прочим) чтобы понять чему учат на платном курсе:)

автор: Денис О Г

9 июня 2019 г.

Это был мой первый курс на Курсере. Курс мне очень понравился!

Понравилось: качество и состав подготовленных конспектов, подача материала, подготовленные задания.

Было бы здорово, для используемых в уроках математических терминов на русском языке, давать их английские эквиваленты - это бы упростило навигацию в мире python, да и в мире математики целом.

автор: Павел М

7 мая 2019 г.

Неплохой вводный курс, чтобы освежить в памяти основные разделы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности и статистики, вспомнить теорию и поупражняться в решении задач, а также познакомиться с языком Python и библиотеками, необходимыми для дальнейшего изучения и практического применения машинного обучения и анализа данных.

автор: Polina

15 февр. 2018 г.

Курс классный!

Очень интересно и понятно рассказано о питоне, основной математике, теории вероятностей. Я не подозревала, что смогу этот материал так хорошо и глубоко усвоить. Особенно понравились уроки про теорию вероятностей и мат. статистику. Практические задания очень интересные! С удовольствием перехожу к следующему курсу в специализации:)

автор: Андрей П

7 нояб. 2019 г.

Гораздо лучше и основательнее, чем ожидалось. Надо признать, что среди курсов на русском языке аналоги найти сложно (если вообще возможно). Теоретические знания, полученные в данном курсе станут основательной базой для всей дальнейшей специализации, которая, в свою очередь, не сомневаюсь, откроет двери в дивный мир машинного обучения!

автор: Lidiia C

8 мар. 2017 г.

Спасибо преподавателям и всей ихней команде за проделанную работу! Этот курс то, что нужно для входа в среду математики и програмирования. Он помог мне понять где и как можно применить высшую математику, вспомнить забытое. Я всегда думала, что програмирование это что-то очень сложное и страшное, но оказалось всему можно научиться.

автор: Хуторянский Я А

11 сент. 2017 г.

Курс нельзя назвать примитивным, т.к. многие моменты (хоть и рассказываемые в шутливой, интересной манере) требуют дополнительного погружения в предмет для лучшего понимания их сути. Это касается математики.

Объем и уровень погружения в основы программирования на Python достаточен для того, чтобы заразиться им и даже влюбиться :)