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.
Jun 27, 2016
Интересный и достаточно сложный для меня курс. Не хватает только методички с кратким описанием основных методов, критериев и условий их применения.
автор: Vadim C
•Dec 23, 2018
Хорошая картинка, огромный минус чистый академический язык непонятный обывателю. Читают студенты как по учебнику. Было бы понятней если бы они отвлеклись от формул и расскаазали о причиноследственных связях: почему именно так лучше решить задачу, как люди пришли к этому, ненаглядно сплошные формулы и скрипты без обьяснения типа вот смотрите аксиома, а почему так...
автор: Толмачев А А
•Jan 28, 2019
Шикарные знания в части аб тестирования + проверки факторов в регрессионной модели, чистый кайф. Спасибо Вам большое! Мне лично было очень тяжело понимать логику аб тестов, до сих пор буду вспоминать как страшный сон
автор: Sergey
•Mar 30, 2019
This one is truly amazing. For a long time, I was looking for a statistics course that's neither oversimplified (like, learning the definition of the variance for good half a year), nor too complex (making me lost right away). This course is the very reason I've enrolled to the whole specialization, and I don't regret it. It gave me clarity about various commonly used tests, and a flavor of when and how I should use those.
Dear course instructors, thanks for you work, and please consider translating this one into English. There are many people out there, who would benefit from it.
автор: Ilya P
•Sep 01, 2017
Лектор очень плохо объясняет: старается использовать сложные термины, что может возвышать его в глазах девушек, но не помогает учебному процессу. Делает много отступлений, чтобы показать какими серьезными и сложными делами он тут занимается, а это время можно было бы потратить на простое и доступное изложение материала.
автор: Пак В Г
•Apr 01, 2017
Половина курса получилась сильно обзорной. Понятно, что авторам хотелось затронуть широкий спектр проблем и возможных решений, но в итоге получилась попытка объять необъятное: много информации, которую можно было бы сложить в текст, а интерактивный материал сосредоточить на какой-то одной и разобрать её по косточкам, потенциально на живом примере. Другая проблема - это сырая формулировка в некоторых тестах. Думаю, по сообщениям в форумах понятно, пр, но удивляет то, что спустя 4 месяца с того момента, как эта проблема всплыла, формулировки так и не поправили. В общем, ощущение, что к 5 курсу авторы "устали".
автор: Вернер А И
•Jan 18, 2019
Ужасно тяжёлый курс. Колоссальный объём материала, кошмарные задания по программированию. Объём работы никак не соответствует четырём неделям.
автор: Leonid S
•Jan 11, 2017
Курс дал общее, и что важно неповерхностное понятие о мат. статистике, о том, как она применяется в задачах Машинного Обучения
автор: Artem D
•Dec 30, 2018
До прохождения курса у меня не было никакого бэкграунда в математической статистике. Курс показался мне сложным.
Я поставлю 5 звезд, т.к. указано "Advanced Level", в противном случае моя оценка была бы ниже.
Мне понравилось: объем предоставленного материала с т.з как статистики, так и имплементации в Python, формат квизов и прочих заданий.
Мне не понравилось: слишком научное и при этом неподробное изложение материала, после которого не приходит интуитивного понимания происходящего; неочевидная структура курса.
Мне очень помогли пройти этот курс бесплатные курсы на stepik.org от Анатолия Карпова (Институт Биоинформатики). Я однозначно пройду все его курсы по основам статистики полностью для закрепления и структурирования материала.
автор: Sergey M
•Jun 27, 2016
Интересный и достаточно сложный для меня курс. Не хватает только методички с кратким описанием основных методов, критериев и условий их применения.
автор: Кузьмин Ю
•Dec 03, 2017
Курс очень насыщенный, наконец с реальными практическими задачами и примерами. Очень порадовала неделя 4 - интервью со специалистами, решающими реальные задачи анализа данных. Наверное, самый интересный и полезный курс из всех. На неделе 4 советую обязательно пройти тесты - они расширяют лекционный материал и дают новые знания.
По недостаткам. Мне лично не хватило систематизации и немного более "человеческого" изложения. Поясню. на протяжении курса проходили много различных критериев, применяемых в различных ситуациях. Но не было в итоге какого-то общего, обобщающего занятия, в котором бы была показана ретроспектива курса и наглядно показаны все пройденные критерии (например, в виде таблицы - какие задачи может решать, к какой шкале применяется, какая нулевая гипотеза рассматривается, какие требования к данным и т.п.). Под "человеческим" изложением я понимаю, что можно было бы дополнительно переводить некоторые понятия (например, формулировки нулевых гипотез) с математического языка на более простой. Ещё из пожеланий - сопровождать ipython-ноутбуки в уроках комментариями, что и зачем делается (комментарии есть только в уроке про регрессию). И последнее - почти "мёртвый" форум.
Судя по тому, что в специализации уже больше года не происходит ничего нового - и эти мои пожелания не будут приняты во внимание, но поступающим, думаю, будет полезно иметь это в виду и сформировать правильные ожидания от курса.
автор: Vadim T
•May 10, 2017
Тот случай, когда команде не удалось структурированно и просто рассказать о сложном. Кроме того, приведенные примеры, не самые удачные, на мой взгляд, с точки зрения практического применения.
автор: Stanislav L
•Nov 14, 2017
не очень наглядно и понятно объяснялась теория. до сих пор не до конца понял, как работать с доверительными интервалами и достигаемым уровнем значимости.
Проверка гипотез - как в тумане :(
Практический примеры не внесли большой ясности, где и как что можно использовать..
автор: Max S
•Aug 20, 2017
Очень беглая информация и мало заданий. Хочется больше практики и информации
автор: Vladimir A
•May 15, 2019
Полезно, но очень скомканная подача
автор: Dmitry T
•Jul 19, 2019
Курс очень интересный, но и очень сложный, а уровень объяснений показался недостаточным.
Большой объём довольно сложной теории без связок между отдельными темами и объяснениями, в каких случаях что использовать.
Материал подаётся не всегда понятно, многое приходилось искать в других источниках.
автор: Волынский А Н
•Jun 28, 2017
Худший курс яндекса и МФТИ. В этом курсе зачем то программные задания сделаны в виде тестов с ограничением в 3 попытки на ответ, что с учетом "замечательных" конспектов и "отличных" формулировок вопросов, создает непередаваемые возможности для обучения.
автор: Ivan S
•Jan 11, 2019
Замечательный курс! Очень полезен для изучения и усвоения науки о данных, их осмысления и осознанного применения.
автор: Гридасов И И
•Jan 16, 2019
Курс помогает освоить такие фундаментальные методы, как постановка гипотез и даёт интуицию на то, какой критерий нужно применить в конкретной ситуации. Если вы хотите не просто подкручивать гиперпараметры xgboost-а, то вам сюда)
автор: Domnin V
•Feb 28, 2019
Пока мой самый любимый курс в специализации. Он напоминает насколько случайны выводы полученные по выборке. Спасибо Евгению, что смог настолько информативно (сжато и не теряя в понимании) передать учебник по мат. статистике.
автор: Иванов Р В
•Apr 01, 2019
Замечательный , сложный курс.
автор: Aleksei K
•Jan 29, 2019
Довольно насыщенный курс!
автор: Данил А
•Jan 18, 2019
Отлично велись лекции по статистике, хоть и затрагивалось не все аспекты, главное было очень интересно. В лекциях по статистике это важно, очень.
автор: Рубненков И А
•Mar 31, 2019
Лучший курс специализации. Однако тест по ранжированию это какой-то кошмар.
автор: Георгий Б
•Mar 31, 2019
Спасибо за отличный курс!
автор: Красовский И В
•Mar 17, 2019
Я бы поставил этот курс на второе место по полезности (на первое место стоит отправить 2 курс специализации).
Этот курс учит как действительно работать с данным и принимать решения на данных. Значение построение выводов по данным сложно переоценить, т.к. это является итогом работы любой модели.анализа