Chevron Left
Вернуться к Python для анализа данных

Отзывы учащихся о курсе Python для анализа данных от партнера Московский физико-технический институт

4.4
Оценки: 28
Рецензии: 8

О курсе

Data science — одна из самых горячих областей на сегодняшний день, а Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом курсе вы узнаете, как применять свои навыки программирования для построения предиктивных моделей, визуализации данных и работы с нейросетями. Курс ориентирован на практику и позволит вам сразу приступить к работе с данными и построению моделей....

Лучшие рецензии

Фильтр по:

1–7 из 7 отзывов о курсе Python для анализа данных

автор: Фархад

Feb 09, 2019

Спасибо за знания!!! Очень понравился первый курс специализации и этот. Третий еще не проходил. В нем напишу отзыв тоже. Сразу оговорюсь!!! мои замечания не надо воспринимать как личное оскорбление. Такой цели я не ставлю. Продукт Ваш, Вам решать каким он будет. Что на мой взгляд можно сделать лучше.

Есть позиция у нас в целом на постсоветском пространстве, что студент сам должен учиться. Это безусловно так. Невозможно вырастить дерево, если почва не благодатна. Но можно ему в этом очень сильно помочь, если структурировать передаваемую информацию. На сколько я изучал методики быстрого обучения - самые действенные из них говорят в кратце следующее - наш мозг работает ассоциативно, поэтому любая информация которая не может найти ассоциацию в мозгу (связь с прошлыми знаниями) вылетает из головы мгновенно, для решения этой проблемы Тони Бьюзен создал майнд карты. Тогда информация очень хорошо находит то место где она должна остаться в мозгу и остается там до момента когда к этой информации обращаются.

Так же следует уделить внимание методам научного познания, а именно анализу и синтезу. Они сплетены друг с другом, но начинается все с анализа, или с декомпозиции общей картины на составляющие. Далее синтез - изучение всех составляющих по-отдельности и сборка в единое целое. Таким образом показывая структуру можно в разы улучшить понимание предмета обучающимися.

Так как знания в данном случае это тоже продукт, то всем нам хочется приобретать качественный продукт. Качественный продукт - это когда мы купили и пользуемся, не занимаемся переработкой или доработкой. Мне бы очень хотелось, чтобы у нас в России были самые лучшие знания - поэтому и пишу Вам эту поэму)))

В части второго курса на мой взгляд он очень плох. Объяснения сводятся к тому как надо сделать в данном конкретном случае, причем слабо объясняется зачем. Я бы старался дать обучающимся структуру, что идет после чего. Например в паттернах программирования, указывать на ключевые моменты, где класс наследуется от какого класса, что он при этом наследует, что происходит в последующих классах, а так же в объектах данных классов. То есть именно логику, структуру паттерна. Мне кажется, если человек поймет именно эту взаимосвязь, он сможет написать эти паттерны в дальнейшем на любом ЯП. Я не говорю, что преподаватель не знает свой предмет, он может знать его в совершенстве, но обучать - это тоже профессия. Это проблема есть и почти во всех наших ВУЗАХ. Нам просто передают информацию, которую мы могли прочитать в книге. Тогда зачем нам эти ВУЗы. Я не хочу задеть преподавателя, и я уверен, если он структурирует эту информацию для этого и для последующих курсов, он и сам перейдет на качественно новый уровень понимания предмета.

На собственном опыте знаю, что такое преподавание, на сколько это не легко, это отдельная огромнейшая наука. Так что в любом случае спасибо Вам всем за знания которые Вы передаете и безусловно стараетесь сделать это качественно, это видно по энтузиазму с которым Вы рассказываете. Надеюсь воспримете эту критику конструктивно и станете еще лучше на пользу себе и нам!!!

Мои наилучшие пожелания Вам!!!

автор: Victor K

May 03, 2019

Курс получился хороший, правда некоторые задания "сыроваты". Но это поправимо. В процессе прохождения как раз выходили новые доработанные версии материалов, что делало их прохождении более понятным. Главное, чтобы не пропала мотивация к продолжению развития курса!

автор: Yuriy L

Jul 20, 2019

Хотелось бы более подробные уроки по машинному обучению. Думаю, если увеличить количество недель обучения и увеличить количество материала, было бы лучше

автор: Вернер А И

Jul 22, 2019

Хороший курс. Рассматривается большое количество алгоритмов. Задания трудноватые. Зато предоставлены отличные конспекты.

автор: Шилин К М

Aug 06, 2019

Нашёл пару ошибок в курсе, в остальном - отлично

автор: Гаманец Р А

Jul 02, 2019

Тесты с галочками - это зло. Особенно если ответов 6 штук, и не понятно почему надо выбрать и какие. Грейдер, при проверке должен выдавать нормальные ошибки, а не тест не пройден. Очень забавно в видео когда говорят, есть метод PCA, 2 минуты говорят, и вывод, теперь мы изучили метод главных компонент. Я бы сказал стали профессорами за эти 2 минуты. Если честно, этот курс было бы хорошо перезаписать и проверить на основе обратной связи.

автор: Elena N

Feb 26, 2019

Пока курс сырой и недоработанный. Есть опечатки и неточности в заданиях, а на форуме могут неделю не отвечать(