學生對 莫斯科物理科学与技术学院 提供的 Прикладные задачи анализа данных 的評價和反饋

Лучший курс специализации по части сложности и интересности задач. В видео лекций есть проблемы с версткой — не всегда виден текст, либо он закрыт картинкой.

Курс даёт широкий взгляд на то, какие бывают задачи в анализе данных, с подробными pipelin-ами решений. В целом курс не сложный, но крайне полезный.

Наконец-то узнал основы анализа изображений и пощупал руками TensorFlow, прикольно, надеюсь дальше будет только интереснее.)

очень полезный курс для тех, кто хочет освоить прикладные задачи машинного обучения

Хороший курс! Хотелось бы больше про обработку изображений. Хорошие задачи!

Good course however quite small from information perspective

Good introduction to popular data science tasks.

Хороший курс. Помог разобраться с проблемрй

Хороший материал и практические задачи

Отлично, как и все предыдущие курсы!

Интересный курс, и очень полезный.

Очень интересный курс)

Супер, как всегда!

Отличный курс.

GREAT

ok

The first week is totally outstanding. In fact, it has helped me a lot with my current project. In a nutshell, the course instructors have covered the field of the time series analysis, highlighting the important theory, and illustrating it with a nice programming example. That alone makes the course highly useful, and worth completing.

The second week - glossing over the entire field of image processing - was a good try. It is really nice that the course instructors have introduced TensorFlow - that's the way to go. Although, it has developed over the last two years, so it would make sense to rewrite the assignment using tf.keras. Perhaps, it would also make more sense to focus more on some of the image processing aspects - such as convolutional layers - instead of trying to cover everything at once.

The last two weeks definitely could've been improved. The amount and scope of theory is sensible, although in the multiple choice tests and the assignments, I literally had to psychoanalyze the instructors. There are two ways to deal with that: either to relax the 100% requirement in the multiple choice tests, or to better convey the questions. The same applies to the latest programming assignment.

В целом отличный курс.

Но вторая неделя совсем не смотрится в сравнении со всеми остальными уроками. И общая структура странная, и выбор библиотеки непонятен: если уж выбираете такую сложную вещь, как Tensorflow, стОит объяснить, как им пользоваться. Во всех остальных случаях ведь шикарно был изложен материал.

И текстовка крайнего задания по программированию малость подкачала.

Те недели, что запомнились:

Временные ряды - это классно, очень понравилась тема, узнал много нового.

Неделя про нейронные сетки была очень неинформативной. Конечно, это слишком объёмная тема для одной недели, но она сделана совсем плохо. Для нейросеток неплохо было бы сделать как минимум отдельный курс, а может быть и целую специализацию.

Есть определенные сложности пройти курс отдельно в отрыве от предыдущих курсов. Есть особенности в принятии грейдером результатов, например кодировок. Для успешного прохождения курса необходимо серфить форум курса и телеграм канал школы. Лекций достаточно для прохождения тестов, но для решения задач необходимы дополнительные ресурсы.

Есть места, которые нужно поправить: в задании на программирование первой недели почетче сформулировать определение метрик, в злобном квизе вынести сложный вопрос в отдельный квиз или упростить.

В остальном курс хороший, но предыдущие понравились больше.

Пожалуйста, добавьте конспекты и сделайте рассылочку по прошедшим курс!

Курс понравился, за исключением раздела про нейронные сети и анализ изображений (на мой взгляд, тема заслуживает отдельного курса, как с точки зрения рассматриваемых моделей и подходов, так и с точки зрения особенностей применения нейронных сетей в прикладных задачах)

Неделя с нейронными сетями - тихий ужас.Первая неделя очень полезная, но можно чуть более подробнее объяснить некоторые моменты.Последняя неделя - мощь, задание очень непонятное, убивает время сильно, но позволяет немного поюзать Python.

Спорный курс. С одной стороны, очень классные лекции про временные ряды. С другой, остальные темы затронуты достаточно поверхностно, а лекции по computer vision ужасны. Стоит проходить, если нужно закончить специализацию.

В целом курс, как и все предыдущие - довольно хорош, интересно и содержательно, но есть неприятные моменты, связанные с неудачной формулировкой заданий и некоторой недосказанностью, как например в методах ранжирования