Chevron Left
Вернуться к Построение выводов по данным

Отзывы учащихся о курсе Построение выводов по данным от партнера Московский физико-технический институт

4.7
звезд
Оценки: 969
Рецензии: 143

О курсе

Влияет ли знание методов анализа данных на уровень заработной платы? Работает ли система оценки кредитоспособности клиентов банка? Действительно ли новый баннер лучше старого? Чтобы ответить на такие вопросы, нужно собрать данные. Данные почти всегда содержат шум, поэтому утверждения, которые можно сделать на их основе, верны не всегда, а только с определённой вероятностью. Строить наиболее корректные выводы и численно оценивать степень уверенности в них помогают методы статистики. Как можно оценивать неизвестные параметры системы по небольшому количеству наблюдений? Как измерить точность таких оценок? Какие данные нужны, чтобы ответить на ваш вопрос, и на какие вопросы можно ответить с помощью уже имеющихся данных? Вы узнаете все, что нужно для успешного превращения данных в выводы — организация экспериментов, A/B-тестирование, универсальные методы оценки параметров и проверки гипотез, корреляции и причинно-следственные связи. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

Лучшие рецензии

PK
3 мая 2018 г.

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

SF
9 июня 2018 г.

Пока это лучший курс для меня с практической точки зрения. Можно было бы разобрать больше прикладных реальных задач вместо замысловатых тестов с множеством ответов.

Фильтр по:

51–75 из 140 отзывов о курсе Построение выводов по данным

автор: Беденко А А

24 февр. 2018 г.

Самый офигительный курс из четырех пройденных. Самый челленджевый. Чувствуешь удовлетворение когда прорубился. Спасибо, ребята. Это было круто. Давайте еще :)

автор: Коротких М С

29 окт. 2017 г.

Для меня этот курс был самым сложным. Мозг кипит до сих пор...

Тем не менее, думаю, что этот материал важен и нужен. Думаю еще не раз вернусь к этим лекциям.

автор: Данил А

18 янв. 2019 г.

Отлично велись лекции по статистике, хоть и затрагивалось не все аспекты, главное было очень интересно. В лекциях по статистике это важно, очень.

автор: Roman

5 июля 2017 г.

Сложные задания - в отличие от предыдущих курсов нахрапом не сдать, нужно разбираться в материале, дополнительно изучать что-то.

это прекрасно!

автор: Andrey A

6 янв. 2017 г.

Самый сложный и содержательный курс специализации, особенно последняя неделя - огонь! такие качественные кейчы от спецов. Респект ребята!

автор: Андрей С

24 сент. 2019 г.

самый классный курс со всей специализации! материалы разобраны очень качественно. очень интересные задания из последней недели!

автор: Корщиков М С

20 мар. 2018 г.

Отличный курс!

Подбор теоретического материала с большим количеством прикладных задач и примеров использования. Спасибо!

автор: Самохвалова Е

6 окт. 2019 г.

Из 4 пройденных на данный момент курсов специализации этот оказался самым сложным и самым интересным. Спасибо авторам!

автор: Alexander S

3 нояб. 2019 г.

Спасибо, особенно за AB-тестирование, для меня это самый тяжелый курс по сравнению с предидущими из специализации.

автор: Ivan S

11 янв. 2019 г.

Замечательный курс! Очень полезен для изучения и усвоения науки о данных, их осмысления и осознанного применения.

автор: Mirumir

20 окт. 2016 г.

Отличный курс, полезный. Много математики, но интересные практические задания помогают всё освоить и закрепить.

автор: Artem G

9 февр. 2020 г.

Продолжайте в том же духе, но добавьте R и побольше объяснений про различные способы расчета p value. Спасибо

автор: Mamedov M

31 янв. 2020 г.

Огромное спасибо Физтеху, Яндексу и преподавателям за возможность изучать машинку так классно и интересно!

автор: Александр Т

10 июля 2018 г.

Из четырех первых курсов этот - самый сильный как по объему материала, так и с методической точки зрения.

автор: Alexander

20 мар. 2017 г.

Хорошее продолжение предыдущих курсов.

Теперь вы узнаете как проверить насколько можно верить результатам.

автор: Vengrus P I

6 нояб. 2019 г.

Very good! Must have for Data Analyst, however, it will take more hours than told. 3 times more))

автор: Alexander B

25 янв. 2020 г.

На данный момент, для меня это был самый интересный курс из всей специализации. Спасибо!

автор: Kochshegulov E

29 янв. 2018 г.

из трех курсов что прошел этот самый лучший. очень интересный и практика занимательная

автор: Артем К

10 мар. 2017 г.

Отлично, этот курс и следующий - самые насыщенные и полезные в специализации.

автор: Рубненков И А

31 мар. 2019 г.

Лучший курс специализации. Однако тест по ранжированию это какой-то кошмар.

автор: Kuznetsov A S

13 авг. 2018 г.

Пока наиболее интересный в плане подачи курс из пройденных в специализации.

автор: Екатерина Н

23 мая 2017 г.

Курс очень интересный и было большим удовольствием его пройти. Спасибо!

автор: Andrey B

8 дек. 2019 г.

Один из самых сложных курсов специализации, но, безусловно, полезный

автор: Антон Г

18 нояб. 2018 г.

Огонь и вскрытие мозга! То что нужно, чтобы не заболеть альцгеймером

автор: Ilya P

7 дек. 2017 г.

Хороший курс по статистике, которая прошла мимо меня в университете.