Chevron Left
Voltar para Анализ данных: финальный проект

Comentários e feedback de alunos de Анализ данных: финальный проект da instituição Instituto de Física e Tecnologia de Moscou

4.7
272 classificações
50 avaliações

Sobre o curso

Финальный проект даст вам возможность применить полученные в рамках специализации знания к задаче из реального мира. Под руководством успешных специалистов в науке о данных вы сможете поработать над актуальным проектом в одной из областей: электронная коммерция, социальные медиа, информационный поиск, бизнес-аналитика и др. В отличие от задач, основанных на модельных данных, работа над проектом из реальной жизни даст вам возможность самостоятельно пройти все этапы анализа данных — от подготовки данных до построения финальной модели и оценки её качества. В результате в вашем арсенале появится проект, который вы сможете использовать на практике и самостоятельно развивать в дальнейшем. Наличие такого проекта станет вашим конкурентным преимуществом, ведь вы всегда сможете продемонстрировать успешный проект потенциальному работодателю. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

Melhores avaliações

DM

Sep 26, 2019

Проходил вариант с идентификацией пользователей - хорошая практика, время было потрачено не зря, что можно сказать про всю специализацию в целом.

PS

Sep 06, 2019

Отличный курс! Закладывает прочные основы для дальнейшего развития в Data Science. Помогает приобрести базовые практические навыки!

Filtrar por:

1 — 25 de {totalReviews} Avaliações para o Анализ данных: финальный проект

por Aleksey D

Feb 18, 2018

Очень не хватало помощи и каких-то более конкретных указаний как бороться с SARIMAX в 3й и 4й неделе, можно было много времени сэкономить.

por Важенин М

Apr 10, 2018

Проект Юрий Кашницкого прекрасен, остальные проекты практически заброшены, менторов нет. Оценки ставятся как попало. При возникновении спорной ситуации поддержка предлагает просто ресабмит, без вариантов, хотя там объективная неправота оценивающих. Начали за здравие, а закончили тяп-ляп.

por Кузнецов Е В

Dec 13, 2018

Решил написать отзыв про специализацию в целом. Пишу спустя некоторое время после прохождения.

Отличная специализация, охватывающая все основные разделы анализа данных. Лично мне пригодились очень многие темы в работе - и лог. регрессия, и случайные леса, и даже проверка гипотез, к которой во время прохождения курса я отнесся несколько скептически. Сейчас пересматриваю отдельные видео, чтобы разобраться в деталях.

Из минусов то, что много косяков в заданиях.

por Somov O

Nov 27, 2018

Отличный курс, который позволяет посмотреть как решается ML задача от начала до конца

por Petr K

Jul 11, 2018

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Достаточно простые, но при этом объемный задачи, чтобы попробовать себя в роли аналитика данных. Но жаль, конечно, что предложенные задачи в качестве финального проекта неравносильны как по сложности, так и по времени их решения, и что их прохождение очень сильно зависит от наличия других участников, решающих туже самую задачу. Но сами по себе в отдельности задачи в общей постановке очень интересны и позволяют расширить практический кругозор.

por Igor I

Aug 07, 2017

GREAT

por Fedor M

Sep 09, 2017

Great!

por Роман

Dec 16, 2017

Отличный курс! Спасибо! Выполнял проект по идентификации пользователей. Достаточно интересный проект, не сложный, помог вспомнить пройденный материал и попробовать что-то новое.

por Grigory S

Mar 15, 2017

Отличный курс!!

por Alexander S

Jan 29, 2017

Отличный курс

por Катя

Jan 23, 2017

Все здорово

por Александр Г

Jan 22, 2017

Великолепная специализация, спасибо авторам и всем кто принимал участие в её создании! Особенно финальный проект!

por Yuriy K

Mar 27, 2017

Не смотря на небольшие недочеты в материалах курса, все получилось.

Просьба к организаторам пересмотреть подходы к тестированию функций, которые необходимо разрабатывать в рамках заданий. Предложенные методы тестирования не покрывают все варианты и ошибки. Пропущенные ошибки приводят к ошибкам с следующих шагах, и приходится откатываться на несколько шагов назад и тратить дополнительное время на переработку решения.

Спасибо.

por Oleg P

Jan 26, 2017

Отличный финальный проект. В декабре 2016 - январе 2017 он состоял из четырех проектов. Для прохождения финального проекта достаточно было завершить один, но можно было проходить сразу любое количество. И выбор велик: можно решать очень практическую задачу по прогнозированию оттока, можно решать очень интересно и очень хорошо сделанный проект по идентификации пользователей. Иногда при устройстве на работу / курсы могут попросить показать проекты, которые вы когда-либо делали. В таком случае проект "такси" - очень подходит. Много данных, визуализация, сложные задания. А еще был проект по сентимент-анализу. Очень хорошо для тех, кто хочет освоить компьютерную обработку языка.

В итоге: спасибо большое создателям за эту специализацию. Мне очень понравился финальный проект. До встречи!

por Andrey M

Feb 22, 2018

Хороший курс, делал проект по классификации пользователей интернет. Очень понравилось участие в соревновании, это действительно заставляет лучше думать. В целом после всей специализации хочется больше практики поэтому продолжил разбираться в машинном обучении.

por Maxim

May 15, 2017

Спасибо за отличную специализацию!

por Zakharkin I

Feb 23, 2018

Спасибо Вам :)

Теперь я чувствую в себе силу.

por Michael N

Dec 28, 2017

Очень интересный курс

por Konstantin A

Feb 16, 2018

Спасибо! Было очень интересно!!!

por Егоров А В

Apr 13, 2018

Было интересно и познавательно!

por Aleksey A

Jun 21, 2017

Самый классный курс специализации. Жаль, пока меня хватило только на один проект.

por Stanislav L

Feb 18, 2018

Мне понравилось. Как мне показалось, очень хорошо охватывается материал какой-то из предметных областей.

por Vladimir S

Jan 23, 2017

Есть из чего выбрать - все финальные проекты специализации хороши!

por Mike G

Jan 30, 2017

Хотелось бы сказать огромное спасибо всем тем, благодаря кому эта специализация стала возможной. Значение актуального знания в области науки о данных сегодня сложно переоценить, а грамотная, структурированная и системная подача материала особенно важна в учебном процессе, и, несмотря на объём материала, количество преподавателей, заданий, освещённых подходов и техник, этот набор курсов — отличный пример именно такой работы.

por Nikolai L

Aug 10, 2017

Все 4 задачи в финальном проекте очень интересные, есть из чего выбирать. Я делал задание по сентимент анализу и с ним пришлось повозиться — делать baseline, собирать данные в сети, обучать модель.