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: 5,491
Рецензии: 930

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

MS
3 окт. 2019 г.

Спасибо за ваш труд. Очень интересно спустя 10 лет после университета окунутся в режим студента. Замечательно то, что для выполнения задания необходимо почесать репу)) и залезть в другие источники.

Фильтр по:

851–875 из 898 отзывов о курсе Математика и Python для анализа данных

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

автор: Федюкин Д А

20 янв. 2019 г.

Очень хотелось бы больше задач на базовый питон

автор: Alexey V

8 окт. 2016 г.

Некоторые практические задания слишком просты.

автор: Daniil C

24 июля 2017 г.

Отличный курс, но иногда хотелось большего...

автор: Гончарик А В

15 дек. 2019 г.

Нужно больше примеров по теме на лекциях!!

автор: Anton P

24 мар. 2018 г.

все видео 16:9 отображаются как 4:3!!!

автор: Nikita G

9 июля 2017 г.

Долго ждал оценки последней работы

автор: Лопатин М В

22 янв. 2020 г.

Хотелось бы чуть больше практики

автор: Constantin M

4 мар. 2016 г.

курс хороший, но пока сыроватый

автор: Arsenii K

28 дек. 2020 г.

Tasks may be more challenged

автор: Филипчук Д Ю

17 мар. 2016 г.

Хороший и качественный курс.

автор: Kirilchev Y

28 мар. 2017 г.

Хороший курс, рекомендую

автор: Борислав К

13 мар. 2017 г.

Очень сжато но по делу)

автор: Udjiin I

19 апр. 2016 г.

Неплохой обзорный курс

автор: Alexey V

1 янв. 2018 г.

довольно простой курс

автор: Gregory U

6 мар. 2016 г.

Nice course. Thanks.

автор: Misevich A

22 окт. 2017 г.

Very helpful course

автор: Шахов Ю А

12 июня 2020 г.

В целом - хорошо.

автор: Serge S

22 февр. 2018 г.

it's ok! usefull

автор: Dmitry V

21 мар. 2018 г.

Basic and clear

автор: Зайцев Е В

3 янв. 2019 г.

Сырые примеры.