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:

201–225 из 840 отзывов о курсе Математика и Python для анализа данных

автор: Konstantin

Sep 23, 2016

Мне курс очень понравился. Он помог вспомнить основы высшей математики и освоить на базовом уровне ipython. И самое главное помог разобраться как это вместе применять на практике.

автор: Мочалин И А

Mar 26, 2020

Вполне доходчиво подана важная информация о линейной алгебре, теории вероятности и матстатистике. При прохождении курса надо быть готовым посидеть самостоятельно и поразбираться

автор: Настя С

Apr 22, 2018

Хороший курс для того чтобы освежить свои знания, но для начинающих как по мне будет сложновато, лучше сначала какую-нибудь книгу по статистике почитать и по теории вероятности.

автор: Petr K

May 04, 2018

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.

автор: Wendy H

Nov 27, 2019

Very interesting and practical. Good teaching on theories which makes me easy to understand the course materials. I will do more courses from MIPT after this year's holidays.

автор: Aliaksandr P

Dec 09, 2016

Супер курс. Заложил основы по data science. Остальные курсы специализации уже легче даются. Правда прошел я его не с первого раза. Столько времени потерял... Всем рекомендую.

автор: Pavel B

Oct 30, 2017

Great course to to get acquainted with python and refresh your math knowledge.

Most valuable insight - you don't need to deep dive in math to start your data science journey.

автор: Alexey S

Mar 10, 2016

Некоторые вещи обсуждаются очень скомкано. Но в целом курс мне понравился, заставил меня вернуться более чем на 10 лет назад и вспомнить университетскую программу. Спасибо!

автор: Семёнов А С

Aug 01, 2019

Курс довольно простой - то, что надо для вовлечения в такую большую и интересную тему как Data Science. Надеюсь остальные 4 курса специализации будут такими же понятнымми!

автор: Корщиков М С

Dec 27, 2017

Хороший, подробный курс.

Одно пожелание - добавьте побольше примеров из жизни по применению изученного материала.

Возможно это будет далее подробно рассмотрено...

Отлично!

автор: Alexey O

Apr 06, 2020

Thanks for the course! Sometimes it was quite difficult to do exercises and complete tests, but all additional and helpful theory with examples could be found online.

автор: Григорьев А А

May 14, 2019

Отличное изложение материала. Отличные задачи, прямо на грани между "как это вообще делать?" и "надо попробовать вот так", решив которые очень радуешься что догадался

автор: Гаврилова Д Е

Jun 13, 2018

Прекрасный курс! Все, что требуется для его прохождения - не бояться копать. Начальные знания не обязательны, хотя мне пригодились начальные навыки программирования.

автор: Ihor L

Apr 29, 2018

Отличный курс для того чтобы быстро напомнить себе многое из университетского курса математики и очень плотно познакомиться с библиотеками пайтон для анализа данных

автор: Борисихин А Н

Nov 13, 2017

Прекрасный курс для того, чтобы освежить (или возможно получить) необходимые навыки в мат. аппарате. Из пожеланий - большие количество и объем практических заданий.

автор: Vladimir S

Mar 07, 2016

Хороший курс! Очень приятно, что родной Физтех не отстает! Где-то, однако, хотелось бы более глубокой и основательной подачи материала. Буду рекомендовать коллегам.

автор: Konstantin R

Feb 23, 2016

Лучший курс - хоть фундаментальной информации и мало, но она есть, в отличии от многих других курсов. Спасибо большое всем, кто работал над ним и воплотил в жизнь:)

автор: Daniil S

Aug 20, 2019

A good starting course with lots of math for machine learning but it was explaned in simple words. Good picture, excellent lecturers and very very useful abstracts

автор: Gallyam B

Oct 16, 2016

Очень качественный и оптимально сбалансированный курс, по-моему! Были бы такие курсы в университете, наша наука и промышленность были бы на порядок лучше. Спасибо!

автор: Moldovan A

Jul 27, 2017

Для меня курс был очень полезен. Мне пришлось начинать с нуля и в питоне и в высшей математике. Было сложно, но в итоге я справился. Спасибо преподавателям курса.

автор: Небавский В А

Oct 21, 2018

Очень полезный курс для человека знакомокого(не знанкомого с матетикой) помогает быстро освоить основыне навыки python. Однако мало материала по синтаксису языка

автор: Aibushev T

Sep 16, 2017

Крутой курс. Наличие знаний по базовой университетской математике сильно помогает.

Все основы есть. Но подразумевается еще существенное самостоятельное изучение.

автор: Нужный М И

Oct 18, 2017

Простое объяснение материала на реальных примерах. Курс не нагружен углублением в детали, но позволяет понять на что обратить внимание и изучить самостоятельно.

автор: Maksim M

Aug 11, 2019

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

автор: Kirill

Apr 25, 2016

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