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: 5,581
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:

151–175 из 915 отзывов о курсе Математика и Python для анализа данных

автор: Климкович А С

22 нояб. 2019 г.

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

22 июня 2018 г.

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

31 авг. 2017 г.

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: Ирина В

26 июня 2017 г.

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

13 сент. 2019 г.

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

22 мар. 2016 г.

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

8 июня 2016 г.

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

11 июля 2017 г.

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

22 апр. 2020 г.

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

31 окт. 2017 г.

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

16 окт. 2017 г.

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

4 мар. 2019 г.

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

9 янв. 2018 г.

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

28 сент. 2016 г.

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

27 февр. 2020 г.

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: Vasiliy B

22 мар. 2021 г.

Сложный для меня курс в части теоретических занятий. Линейная аглебра и теория вероятности - то, что я изучал много лет назад. Потребовалось даже почитать и пройти несколько других курсов для того чтобы начать понимать что преподается на этом. Тем не менее, курс неплохой.

автор: Vladislav P

5 окт. 2017 г.

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

7 июля 2020 г.

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

3 июля 2020 г.

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

23 окт. 2016 г.

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: Babak H

14 апр. 2021 г.

Nice course for everyone, who knows little bit calculus, probability and stats. Some basic Python knowledge before you start this course - will be good, because at this course you just have very simple and basic operations with Python. I loved this course, 5/5

автор: Виктор К Б

18 нояб. 2018 г.

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.

автор: Михаил Н

28 янв. 2020 г.

Все супер !

Материал изложен не глубоко - это самое клевое ! Нет чувства апатии, от осознания того, сколько всего ты не понимаешь. После получения поверхностных и прикладных знаний из видеолекций, можно углубляться в многие аспекты самостоятельно.

Спасибо !

автор: Elena F

23 июня 2016 г.

Курс под кодовым названием "Вспомнить все!"

Это здорово, что появился русскоязычный курс!

4-5 часов в неделю, конечно, очень оптимистичная оценка - но доп. источники исследовала с удовольствием, а благодаря дедлайнам держала себя в рамках :)

Спасибо!

автор: Сагындык Б Н

18 янв. 2019 г.

Все отлично, математика разжевана и представлена в облегченном варианте. Но как я понимаю нужно все таки ее глубже для себя изучить на будущее верно? Хоть и преподаватели данного курса упорно утверждают что этого достаточно для практики и data science