Chevron Left
Voltar para Математика и Python для анализа данных

Comentários e feedback de alunos de Математика и Python для анализа данных da instituição Instituto de Física e Tecnologia de Moscou

4.8
estrelas
5,396 classificações
912 avaliações

Sobre o curso

Анализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понимать, как устроены методы анализа данных. Задача этого курса — сформировать такой фундамент. Мы обойдёмся без сложных формул и доказательств и сделаем упор на интерпретации и понимании смысла математических понятий и объектов. Для успешного применения методов анализа данных нужно уметь программировать. Фактическим стандартом для этого в наши дни является язык Python. В данном курсе мы предлагаем познакомиться с его синтаксисом, а также научиться работать с его основными библиотеками, полезными для анализа данных, например, NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

Melhores avaliações

GD
8 de Ago de 2018

Лучший вводный курс, который я видел. Есть мелкие огрехи в изложении математической части, но это ерунда по сравнению с четкостью и полнотой изложения программистской части и обилием примеров. Спасибо

VK
11 de Abr de 2017

Прекрасный практический курс! За месяц очень многое узнал и о Питоне и об анализе данных. Никогда не думал, что смогу так быстро научиться решать достаточно сложные задачи на новом для меня языке

Filtrar por:

101 — 125 de 880 Avaliações para o Математика и Python для анализа данных

por Andrew S

21 de Dez de 2020

Хороший курс чтобы погрузиться в язык python и использовать базовые математические функции, вспомнить курс математической статистики, линейной алгебры и теории вероятности (а кто не знал или забыл - сможет понять из коротких видео). Также научитесь строить простые модели, которые покрывают широкий спектор повседневных задач. Познакомитесь с Jupyter, котрый позволяет объединить красивую математическую запись с расчетами на одном ноутбуке.

por Evgeniy V

29 de Jul de 2016

Курс позволяет освежить в памяти основы математики, которые были успешно забыты после полученных зачетов и экзаменов в институте. Позволяет изучить что-то новое как для меня была статистика и Python. И всё в курсе очень профессионально и доступно подано, так что хочется учиться и выполнять проверочные работы, что, например, не всегда наблюдается в том же институте. Остался очень доволен курсом и планирую дальше продолжать специализацию.

por Sergey P

23 de Out de 2017

Сложный для меня курс, хоть и начальный, математика была давно, а многих разделов, что требуются и не было, но теперь я понимаю, что нужно, чтобы двигаться дальше. Задания -- просто огонь! Особенно последнее!:) Сдал в последний момент, думал, что не успеют проверить, но все обошлось! Всем спасибо! Было круто! Теперь курс по статистике, теорверу и комбинаторике и обратно на второй курс специализации!:) Очень-Очень-Очень, крутой курс!:)

por Bulygin A A

2 de Fev de 2018

Крайне приятный вводный курс. Хотелось бы больше примеров, которые соотносят теоретический базис с практикой, за исключением этого не нашел никаких недостатков. Очевидно, курс ориентирован или на имеющих хотя бы начальный уровень математической подготовки и базовые навыки программирования, или на людей, готовых посвятить несколько вечеров для самообучения. Лично у меня никаких сложностей не возникало при прохождении курса.

por Ломов М Ю

17 de Abr de 2019

Интересный курс, который дает в общих чертах понимание и практический опыт использования языка Python и пакетов для выполнения научных и инженерных расчётов для задач анализа данных.

По моему субъективному мнению, данный курс может потребовать от слушателя, не имевшего ранее знакомства с курсами теории вероятности и мат. статистики, дополнительного изучения данных предметов помимо представленного материала в видео лекциях.

por Денисов М В

8 de Abr de 2020

Курс позволил вернуться восстановить необходимые знания из ВУЗа, заново их переосмыслить с пониманием реальной потребности этих знаний в нашей жизни.

В процессе обучения для меня был ряд инсайтов относительно применения высшей математики в нашей жизни. Видно, что каждый преподаватель обожает свой предмет.

Курсы по-настоящему погружают в увлекательный мир анализа данных. Спасибо всем кто причастен к созданию этих курсов!

por Mashchenko M

10 de Fev de 2019

Курс хороший. Гуманитариям стоит готовиться к возникновению сложностей почти на каждом этапе. Тем не менее, внимательное изучение всех материалов курса в совокупности с активным использованием Google должно помочь: некоторые моменты (очевидные для математиков) не объясняются, из-за чего требуется тратить гораздо больше времени на обучение.

Пожалуй, единственный негативный момент - первое задание по программированию.

por Шевченко Н Р

7 de Ago de 2017

Курс очень хорош для начала. Есть конечно не очень приятные моменты, например в некоторых заданиях вообще непонятно что делать, но со временем понимаешь. Курс реально пройти за неделю. Очень хорошая математическая база (правда названия теорем, которые используются в видео не сообщают), узнал даже что-то новое для себя (нам не читали матричные разложения на линейной алгебре). В общем очень доволен курсом. Всем советую

por Даниил Д Е

25 de Mar de 2019

Суперский курс! Я из физтех, 3-й курс, поэтому для меня нового было принципиально не очень много, но повторил очень много старого, структурировал знания. Хотя сложности были (в основном на 4-й неделе). Попадались задания непростые, но если посидеть, разобраться, то все получается! Материал объясняют очень доходчиво. Надеюсь продолжить изучение специализации дальше. Большое спасибо создателям курса!

por Alexander K

11 de Fev de 2018

Отличный курс! Помогает вспомнить необходимую математику и дает необходимые минимальные навыки по работе с Питоном. Преподаватели рассказывают очень интересно и нескучно. Тестовые задания подобраны очень хорошо, помогают проконтролировать, что ты все понял правильно. Задания на программирование и оценку работы сокурсниками достаточно прикладные и творческие. Однозначно рекомендую этот курс!

por Николаев П В

11 de Dez de 2018

Отличный курс, доступно рассказываются сложные вещи, особенно в части математики. В качестве пожелания - добавить разбор сложных моментов, связанных с программированием на Python, т.к. при выполнении самостоятельных заданий большая часть времени уходит не на сутевую часть, а на устранение ошибок в программе (это при том, что у меня хороший бэкграунд, я закончил ВМК МГУ им. Ломоносова)

por Gusсhchin A

3 de Mai de 2018

Курс - то,что нужно для начинающего.

Мне очень нравится,что объёмный курс разбит на несколько.Это очень грамотно.Перед этим я прошел курс на другой одной известной платформе по нейронным сетям и он мне не понравился и я его не осилил,честно говоря, из за того,что там было всё быстро,без подробностей.

Здесь же не так.

Спасибо всей команде курса!Приступаю к обучению на размеченных данных.

por Vladyslav C

18 de Fev de 2016

Отличный начальный курс, который хоть и галопом по Европам, но освежает все основные математические разделы необходимые для дальнейшей работы с машинным обучением и налаизом данных.

Единственный недостаток это достаточно тяжелая для усвоения 4-я неделя, кто очень многие статистические метрики вводяся буквально за 10 минут, но если посидеть над заданиями - все становится на свои места

por Федор Д

6 de Mai de 2020

Лучший курс, который я когда-либо видел, знания сбалансированы, задания выполнимые. Конечно, было сложно без предварительной подготовки, но удалось пройти весь курс всего за неделю, так-как хочется поскорее освоить данную специализацию и приступить к профессиональной деятельности в области Data science. Очень понравилась обстановка данного курса, планирую освоить всю специализацию!

por Vasily

27 de Fev de 2016

Интересный курс. Весьма сложные вещи рассказывают быстро и в большинстве случаев понятно. Но сжатость так же является и минусом. Некоторые весьма сложные определения и формулы трубют более детального разбора (касаемо оптимизации, разложения матриц и теории вероятности). Думаю, что, если сделать курс более развернутым, то суммарное время лекций увеличится не больше чем на 30 минут.

por Пищулина С В

6 de Set de 2016

Очень интересный курс! Скажу прямо - было непросто, но материал увлек настолько, что засиживалась с решениями задач далеко за полночь. Меняла сессию, но я его одолела. Я счастлива! Очаровала статистика. Никогда не думала, что такой, казалось, унылый предмет можно так захватывающе преподнести. Спасибо огромное организаторам и преподавателям! Так держать! Пошла на второй курс.)

por Mukhit I

6 de Mai de 2018

This is a very well-designed course. Despite seemingly hard theory practice problems clear things out. I believe this is an exquisite work of the course staff for constructing homework problems in a way so that they would clarify things upon completion. I would definitely recommend this course to anyone who wants to embark upon the path of Machine Learning and Data Analysis.

por Рожков Д С

9 de Jul de 2018

Курс очень хорош для новичков, но по Python дается очень мало материала. Хотя может такой подход оправдан, ведь он заставляет самостоятельно закрывать пробелы в порой сжатые сроки дедлайнов. А это тоже хороший навык. Надеюсь, что в следующих курсах специализации будет меньше тестов и больше задач по программированию. Спасибо вам за хорошую работу) За конспекты - отдельно)

por Sergey K

2 de Fev de 2019

ML wird in diesem Kurs nicht oberflachlich, sondern tief gelehrt. In manchen Kursen lernt man meistens wie verschiedene Bibliotheken lediglich angewendet werden. In deisem Kurs werden Informationen geliefert, wie ML eigentlich funktioniert. Dies Kurs von MFTI and Yandex ist fur jene geeignet, die wollen ML auf einem professionellen Niveau verstehen und anwenden.

por Max D

14 de Jun de 2017

Этот курс считается введением в специальность, и мне кажется, свою задачу он полностью выполняет. Действительно, математики как таковой не очень много, но то, что нужно объясняется очень доходчиво; программирование на питоне тоже понравилось. После этого курса у меня сложилось ощущение того, что мне хочется продолжать заниматься и переходить на следующие курсы!

por Рябинин И А

20 de Out de 2020

Отличный курс. Единственное, без бакалавриата (даже самого примитивного), где изучались основы высшей математички и мат. анализа, почти нереально въехать в эту тему. Пришлось вспоминать некоторые вещи из универа, а некоторые изучать отдельно. В любом случае, спасибо огромное за курс, буду продолжать изучать специализацию! Удачи в ваших дальнейших проектах!

por Alexander B

25 de Set de 2018

Добавляйте комментарий в код, который дается для самостоятельного изучения, или хотя бы вставляйте ссылки на техническую документацию. Иначе часто возникает просто комедийная ситуация. Когда начинаешь изучать что вы даете в уроках или пишете в коде используешь данные других обучающих курсов(бесплатных между прочим) чтобы понять чему учат на платном курсе:)

por Денис О Г

9 de Jun de 2019

Это был мой первый курс на Курсере. Курс мне очень понравился!

Понравилось: качество и состав подготовленных конспектов, подача материала, подготовленные задания.

Было бы здорово, для используемых в уроках математических терминов на русском языке, давать их английские эквиваленты - это бы упростило навигацию в мире python, да и в мире математики целом.

por Павел М

7 de Mai de 2019

Неплохой вводный курс, чтобы освежить в памяти основные разделы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности и статистики, вспомнить теорию и поупражняться в решении задач, а также познакомиться с языком Python и библиотеками, необходимыми для дальнейшего изучения и практического применения машинного обучения и анализа данных.

por Polina

15 de Fev de 2018

Курс классный!

Очень интересно и понятно рассказано о питоне, основной математике, теории вероятностей. Я не подозревала, что смогу этот материал так хорошо и глубоко усвоить. Особенно понравились уроки про теорию вероятностей и мат. статистику. Практические задания очень интересные! С удовольствием перехожу к следующему курсу в специализации:)