Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.
Пока это лучший курс для меня с практической точки зрения. Можно было бы разобрать больше прикладных реальных задач вместо замысловатых тестов с множеством ответов.
автор: Vadim C
•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: Вернер А И
•Ужасно тяжёлый курс. Колоссальный объём материала, кошмарные задания по программированию. Объём работы никак не соответствует четырём неделям.
автор: Artem D
•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
•Интересный и достаточно сложный для меня курс. Не хватает только методички с кратким описанием основных методов, критериев и условий их применения.
автор: Dmitry T
•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: Ilya P
•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: Волынский А Н
•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: Кузьмин Ю
•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: Stanislav L
•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: Vadim T
•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: Vladimir P
•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: Пушкарев Д В
•Из всех курсов специализации больше всего опасался этого, потому что именно его называли самым сложным 95 % учащихся. Как оказалось, совсем зря.
Да, курс очень интенсивный и насыщенный, материала очень много. Меня спасло то, что большая часть материала мне была знакома по курсу Анатолия Карпова на степике. Но! Во время изучения статистики на степике все укладывалось в голове как-то наполовину, а здесь все наконец-то встало на свои места. Я стал понимать и "ощущать" основные понятия статистики: доверительные интервалы, проверка гипотез, достигаемые уровни значимости и так далее.
Курс поначалу может показаться слишком сложным, потому что он выкатывает совсем новые требования к учащимся после предыдущих курсов. Больше никаких лайтовых тестов за несколько минут! Теперь на тестах придется расчехлять jupyter, подтягивать навыки по pandas и периодически посматривать в конспекты. Я вас уверяю: если не пугаться объема заданий, а сесть и потихоньку их делать, сдать курс на 100 % вполне реально и несложно.
Огромное спасибо создателям этого курса за такой интенсив и такой объем заданий. После такого курса понимаешь, что действительно чему-то научился.
автор: Рогозин А
•Для меня этот курс оказался одним из самым понятных на специализации - видимо быть мне аналитиком данных, а не дата сайентистом)
Курс интересен тем, что на примерах показывает, как принимаются решения о внедрении той или иной фичи в проект. Как оценивать метрики, как проводить A/B тестирование, как тестировать гипотезы и др.
Отличием от других курсов этой специальности является то, что для решения тестов следует использовать ноутбуки - по сути тесты трансформировались в типичные домашние задания)
4 неделя с реальными задачами позволила намного глубже закрепить материал за 3 недели. Побольше бы таких последних недель, которые позволяют оглянуть назад в курсе и лучше закрепить полученные знания.
Из минусов можно выделить недосказанность материала в некоторых лекциях. Я не особо знал до этого курса статистику - в некоторых моментах гуглил те или иные моменты, чтобы понять, что кроется за видеолекциями.
Курс даёт очень хорошую картину мира мат статики - этого не отнимешь.
автор: Sergey
•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: Yury K
•Для меня лично курс оказался очень полезным, поскольку у меня толком не было статистики в институте (это в МФТИ то!). В целом все прекрасно, неделя задач получилась насыщенной. Пожалуй, добавить можно было бы дисперсионный анализ. И еще не всегда было понятно, почему Эмели в тетрадках использует те или иные функции библиотек или формулы - некоторый разрыв с теорией был. Еще небольшое пожелание - к следующей итерации курса можно написанные на Python статистические методы объединить в небольшую библиотеку - с комментариями, примерами, все как положено. И на GitHub выложить.
автор: Нажесткин И А
•Один из самых интересных курсов специализации. Неплохо заставляет поработать мозги. Насчёт сложности, про которую все пишут - как по мне, всё вполне решаемо.
Единственный недостаток - в автоматически проверяемых заданиях формулировки часто неточные, в результате чего приходится долго мучиться, пытаясь понять, почему система не принимает ответ. Типичный пример - Здесь, конечно, очень выручают форумы с опытом старшекурсников, а также чат в Телеграме.
автор: Timur B
•Очень полезный курс. Сразу весь материал усвоить трудно, но можно вернуться и попытаться разобраться более подробно, когда будет в дальнейшем такая необходимость. Курс очень практичный, многие функции можно, на мой взгляд, использовать напрямую в работе. По пол года, как пишут, не надо закладывать, курс можно пройти за 5-7 полных дней. Если вы проходили прошлые курсы за месяц, то на этот можно выделить 5-6 недель.
P.S. Статистика может быть классной!
автор: Andrey K
•Видео лекции можно слушать по дороге на работу, а вот на практические задания и тесты нужно выделить время. Первые недели - просто ответы на тесты, минимальное использование ноутбука. Дальше - все больше времени требуется для прохождения домашнего задания.
За ~ 8 выходных дает представление о методах статистического анализа и условиях их применимости.
автор: Sergei B
•Мега-полезный курс, на который я рекомендую запланировать побольше свободного времени. Если третий курс специализации мне давался очень легко, то с этим пришлось повозиться (не хватало базовых знаний по статистике).
Этот курс я планирую внимательно прослушать еще раз. Материал действительно очень нужный для анализа данных.
Огромное спасибо Евгению.
автор: Vladislav
•Потрясающий курс. Меньше математики было бы невозможно, больше - сложно для большинства. Но в качестве введение в статистику просто огонь - взглянул на эту науку совсем с другой стороны и она классная. Для меня курс показался самым интересным из всех предыдущих, большое спасибо составителям - вы крутые.
автор: Красовский И В
•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
автор: Толмачев А А
•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: Leonid S
•Курс дал общее, и что важно неповерхностное понятие о мат. статистике, о том, как она применяется в задачах Машинного Обучения
автор: Vladimir A
•Полезно, но очень скомканная подача
автор: Михаил П
•Нудная тема, по началу для меня была очень тяжелая.
Но спасибо огромное преподавателям, Евгению и Эмели!
Хоть видео лекций мною воспринимались довольно плохо, тем не менее замечательные конспекты этих же лекций и видео с практиками (я прям себе в ноутбуки перепечатывал все комментарии преподавателей) помогли не только не потеряться, но и разобраться в теме.
Отдельно хочу отметить тестовые, контрольные и практические материалы. Чем ближе к концу недели приходишь, тем больше понимаешь тот невероятный объем работы, который Евгений с Эмили провели, чтобы помочь нам, слушателям, понять материал. Именно в этих заданиях чувствуется тот объем работы и энтузиазма, который был вложен в курс. Именно благодаря практикам и тестам у меня получилось понять такую сложную тему (а в институте-то, когда мы эту тему проходили, понять ее мне так и не удалось: зачет кое-как получил и забыл как страшный сон).
Так что, еще раз спасибо преподавателям. 4-й курс, пожалуй, лучший курс этой специализации!