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: 5,227
Рецензии: 872

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:

126–150 из 840 отзывов о курсе Математика и Python для анализа данных

автор: Denis I

Mar 14, 2019

Отличный курс. Лекторы доступно и интересно объясняют, тесты и практические задания хорошо составлены. Очень неплохие jupyter-ноутбуки даны на каждой неделе. Единственный минус - ваши задания могут долго проверяться другими учениками. Используйте телеграм-канал, чтобы найти тех, кому тоже нужна проверка и помочь друг другу.

автор: Денис К

Dec 27, 2018

Курс великолепный. Лучшее, что я смог найти в рунете. Математика даётся на уровне хорошего технического ВУЗа. (Предполагаю, что на уровне МФТИ). Некоторые задания показались мне довольно сложными, но при этом они очень интересные и запоминающиеся. Можно сказать, со своей харизмой. В общем, эталонный курс. Я в восторге.

автор: Andryuschenko A

Sep 30, 2016

Спасибо МФТИ и Яндекса за такой курс! Все очень понятно и дохотчиво. Многие задачи можно сразу же применять на "практике", например задачу "сравнение предложений" легко переделать в задачу по поиску "дубликатов картинок картинок". Это маленькое начало для большого пути в Машинное обучение и анализ данных. Так держать

автор: Andrii K

Feb 19, 2018

За 4 недели курс дает понимание, зачем же ты изучал математику в школе и университете - это очень здорово. В каждом блоке курса есть прикладные задачи, результат которых интересен сам по себе. Возможно, стоит добавить более прикладные задачи для задания про ЦПТ.

В целом, курс отличный, большое спасибо Яндексу и МФТИ!

автор: Erik M

Sep 16, 2019

Хороший вводный курс, интересные практические задания, качественные конспекты.Это не первый мой курс по DS, поэтому я в большей степени освежил знания, чем приобрел новые.

Из минусов - мне показалось недостаточным количество теоретического материала по математическим аспектам курса

Обязательно продолжу специализацию.

автор: Климкович А С

Nov 22, 2019

Огромное спасибо за курс!!!

Очень приятное изложение материала! Тесты помогли выявить пробелы. Очень понравились задания - много открытий - например, что многочленом можно приблизить функцию. Понравилось самой убедиться в верности ЦПТ! "Кошачья тема" понравилась тем, что похожа на реальные задачи анализа данных.

автор: Xenia F

Jun 22, 2018

Обкладываться учебниками не пришлось. Очень приятно было решать задачи, сложность оптимальная. Порадовало, что много подсказок для решения, по сравнению с другими многими курсами - не создавалось ощущения безысходности. Лекторы очень приятные. Возможно, хотелось бы больше математики, но это в курсе не заявлено.

автор: Радионов А

Aug 31, 2017

Авторам удалось подобрать материал так, чтобы дать системное представление о предметной области и используемых инструментах, при этом не слишком сильно погружаясь в теорию.

Немного странно, что до сих пор в заданиях используется Python 2.x, но это не страшно: в Python 3.х многое было перенесено в том же виде.

автор: Irina V

Jun 26, 2017

Хороший быстрый курс для оперативного погружения в основные понятия для анализа данных и базовый питон. Мне бы хотелось больше математики, особенно по темам четвертой недели (идеально было бы её вообще растянуть на две недели), но для старта - вполне. Объясняют понятно, задания не сложные, но и не простые.

автор: Павельев А В

Sep 13, 2019

Отличный курс для тех, кто имеет хорошую базовую подготовку в объеме вузовской программы по высшей математике и программированию. Данный курс дает хорошие вводные знания. Задачи оптимальны по уровню сложности - не слишком легко, не слишком сложно. Спасибо огромное организаторам и платформе Coursera!

автор: Natalia P

Mar 22, 2016

Курс отличный и полностью соответствует описанию. Можно увидеть отзывы, где говорят, что приходилось очень много гуглить, чтобы пройти задания. Это неправда. Просто нужно было внимательнее смотреть лекции и решая задания иметь цель получить знания, а не просто натыкать очевидные варианты ответов.

автор: Vasiliy Z

Jun 08, 2016

Отличный вводный курс.

Последовательно вводится необходимая математическая база, знакомство с языком программирования Pytohn и необходимыми инструментами для анализа данных.

Курс служит трамплином для дальнейшего прохождения специализации и закладывает фундамент для изучения анализа данных.

автор: Olga I

Jul 11, 2017

Спасибо за курс! Очень-очень понравилось. Математики конечно очень мало, но та информация, которая дается на курсе, пробуждает интерес к более глубокому изучению/повторению соответствующего курса алгебры и статистики. Спасибо за примеры применения знаний в работе и за интересные задания.

автор: Зорин С В

Apr 22, 2020

Хороший курс, для того, чтобы сложились первичные впечатления о предмете ML. Как устроено все в Python. Получить основы математических знаний. Для практики в МL - этого мало, конечно, и нужно идти дальше, и на Курсере - есть еще хорошие курсы, и в данной специализации в частности.

автор: Антон Г

Nov 01, 2017

Отличный курс. Заставил меня встрепенуться и вспомнить все институтские знания. При этом сильно расширил область моего понимания математики как науки. Задания по Python для меня не программиста показались сложными, но выполнимыми. Потеряно 8 выходных, но это того стоило. Спасибо.

автор: Eugenia K

Oct 16, 2017

Большое спасибо за курс!

Иногда было сложно, иногда легко. Подтянула знания из института по линалгебре и статистике, освоила на начальном уровне Python.

Особенное спасибо Евгению Соколову и Евгению Рябенко, их лекции ооочень понятные, несмотря на относительную сложность материала.

автор: Шевнин П Л

Mar 04, 2019

Отличный вводный курс! Для тех, кто давно проходил курсы мат.анализа, лин. алгебры и тер.вероятностей с мат.статистикой, курс просто находка! Плюс знакомство с необходимыми далее библиотеками python. Небольшим минусом считаю то, что курс построен на версии python 2.x, а не 3.x.

автор: Maria

Jan 09, 2018

Мне очень-очень понравился ваш курс! Вы отлично потрудились, особенный смак ваши pdf - они очень хороши и отлично иллюстрируют пройденный матерьял. Спасибо вам ребята, я уже вас немножко разрекламировала и знаю как минимум одного человека, который тоже хочет пройти ваш курс)

автор: Anton S

Sep 28, 2016

Мне очень понравилось. Правда что бы успешно сдавать задания мне пришлось параллельно изучать еще несколько курсов связанных со статистикой и математикой. Так как тут очень много полезной информации и она в такой объем поместилась в очень сжатом виде, которого мне не хватило.

автор: Anna T

Feb 27, 2020

Мне понравилось, что курс дает базовые навыки математики, которые будут развиваться в последующих курсах. Знания системные, есть понимание, как затем они будут использоваться в машинном обучении. Большое спасибо! Отдельное спасибо за качество материалов и домашних заданий!

автор: Vladislav P

Oct 05, 2017

Отличный курс, замечательные преподаватели, очень здорово всё объясняли. Я сам студент 4го курса Прикладной математики, и при этом узнал очень много нового, например я не знал, что матричные разложения применяются для машинного обучения, что несомненно очень интересно.

автор: Bytachevskiy E A

Jul 07, 2020

Получены реальные знания, это самое ценное. Приходилось долго работать над самостоятельными заданиями. но благодаря этому поток информации и превратился в знания, которые запомнятся надолго и которые можно будет применить в профессиональной деятельности. Спасибо!

автор: Ilya M

Jul 03, 2020

Авторы курса сильно пожертвовали доказательствами различных утверждений в своих видео, но взамен мы получили отличные практические задания, благодаря которым тебе приходится пошевелить мозгами. В целом все круто, задачи интересные, посмотрим что будет дальше :)

автор: Alex S

Oct 24, 2016

Отличный курс, интересные задания! Основная сложность для меня связана с освоением Python, так как в программировании я совсем новичок. Первое задание по программированию было настоящим испытанием, потом втянулся! Следующий курс специализации еще интересней! ,)

автор: Виктор К Б

Nov 18, 2018

Писать ноутбуки в рантайме гораздо лучше для студентов, чем просто выкидывать: пояснения к каждой функции добавляют/освежают знания в питоне + выстраивается алгоритм. Если есть такая возможность, делайте, пожалуйста, видео с написанием&комментированием кода.