Chevron Left
返回到 Математика и Python для анализа данных

學生對 莫斯科物理科学与技术学院 提供的 Математика и Python для анализа данных 的評價和反饋

4.8
4,501 個評分
726 個審閱

課程概述

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....

熱門審閱

GD

Aug 09, 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

KA

Feb 16, 2016

Прошел много курсов по Data Science, этот курс не разочаровал. Подается в лучших западных традициях. Неформально объясняется материал, много примеров. Надеюсь, и дальше специализация не подкачает.

篩選依據:

101 - Математика и Python для анализа данных 的 125 個評論(共 694 個)

創建者 Andrey P

Jul 21, 2018

На редкость грамотный курс. Начинают с основ. Не чета американским.

創建者 Kuznetsov A S

Jul 20, 2018

Сделано качественно, емко и профессионально. Спасибо!

創建者 Породнова М А

Jul 19, 2018

В обучении в рамках данного курса все понравилось.

Есть один нюанс - я начинаю совсем с "0". 11 лет назад окончила Физтех УПИ и с тех пор по профессии не работала, сейчас начинаю все сначала. В программировании опыта совсем нет, поэтому было бы здорово увеличить объем информации именно по программированию, как таковому. Понимаю, что в основном на такое обучение приходят не новички, но может быть для нулевых пользователей вы сделаете допраздел с большим количеством информации по программированию, заданиями на технику программирования, на оптимизацию кода и т.д.

В остальном, все понравилось. Иду учиться дальше на следующие курсы.

創建者 Petr K

Jul 22, 2018

This is a Russian course so it'd be better if I continue in Russian to :)

Цель этого курса - подготовить к непосредственно началу изучения Машинного Обучения.

В отношении меня цель была выполнена - я восполнил пробелы в тервере, матстате и numpy+pandas. Остальные темы знал довольно хорошо, т.к. уже что-то повторял + прошел курс от Andrew Ng. Из-за этого скорость прохождения была неравномерной - это нормально. Так что будьте тоже готовы, что какие-то темы пролетят очень легко и быстро, а на каких-то чуть подзависнете.

Очень понравился темп и глубина изучения. Темп очень спокойный, темы специально чередуются. Изучение довольно поверхностное, но при этом нужные слова упоминаются, оставляя возможность доизучать самому. С одной стороны курс не перегружается, с другой - обозначены термины для самообучения.

Здесь чувствуется некоторая свобода - просто завершить курс легко и быстро, большого труда не составит. Задания и практические семинары составлены таким образом, что есть много свободы для "поковыряться" самому.

Спасибо большое ребятам за отличный курс! Уже вовсю изучаю следующий))

創建者 Осокина К В

Sep 03, 2018

супер

創建者 Aleksei T

Sep 03, 2018

Хороший курс, дается правда тяжело, после того, как много лет не работал с математикой с статистикой, но этого стоит.

創建者 Иванчук Я В

Aug 23, 2018

Нормально!

創建者 Kate B

Sep 07, 2018

Really good introduction to required math and python basics. Moscow Institute of Physics and Technology is really good. Thanks!

創建者 Roman Z

Sep 07, 2018

Курс мне очень понравился. Доходчиво объяснили математические понятия, используемые в data science. Правда блок по статистике похуже. Его не совсем понятно объяснили. Но в целом курс на 5 балов. Рекомендую.

創建者 Харин А А

Aug 28, 2018

Отлично, интересно, полезно

創建者 Kopeliovich E

Sep 09, 2018

Great course containing basic information about math for ML and Python 2.

創建者 Волков С А

Oct 09, 2018

Очень хорошо для повторения/закрепления ранее полученных знаний

創建者 Pavel P

Oct 09, 2018

Замечательный вводный курс! Понравился способ изложения, аккуратные конспекты и интересные задания, которые помогают глубже понять материал. Вспомнил кое-что подзабытое из математики, попрактиковался на Питоне, можно двигаться дальше по специализации!

創建者 Domnin V

Oct 16, 2018

Хороший вводный курс, чтобы напомнить базовые вещи из университетской программы и не утопить сразу в глубокой воде. Тизер.

創建者 Бестаев Р Р

Sep 15, 2018

Спасибо за курс его создателям!

創建者 Юрьев Ю М

Sep 16, 2018

Хороший уровень курса. Составители молодцы.

創建者 Марченко Е Е

Sep 20, 2018

Wery good

創建者 Шакмаев А В

Sep 21, 2018

Все хорошо, но показалось что мало практических заданий. Хотелось больше в духе таких задач, как о тексте с cat.

創建者 Алексей Щ

Sep 11, 2018

Достойный курс!!! Конечно теоритический материал не соответсвует сложности задач по программированию. Но интересно))))

創建者 Александр Б

Sep 25, 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:)

創建者 Логинов А В

Oct 03, 2018

Отличный вводный курс!

創建者 Timur B

Oct 03, 2018

Хороший курс! Создателям большое спасибо!

創建者 Штефан Е М

Oct 04, 2018

Отличный курс, тестовых заданий только побольше бы.

創建者 Zhanbek S

Sep 24, 2018

Превосходный курс! Всем рекомендую!!!

創建者 Небавский В А

Oct 21, 2018

Очень полезный курс для человека знакомокого(не знанкомого с матетикой) помогает быстро освоить основыне навыки python. Однако мало материала по синтаксису языка