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
4,939 個評分
818 條評論

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:

676 - Математика и Python для анализа данных 的 700 個評論(共 787 個)

創建者 Baturo T

Apr 09, 2017

Спасибо большое организатором за создание такого курса! Он позволяет получить новые навыки в анализе данных. Надеюсь, что подобных курсов будет все больше и больше!

Из недостатков: курс занимает больше времени, чем упоминается в описании. Не всегда хватает поддержки на форумах. Мне хотелось бы больше упражнений в первые недели.

創建者 Толмачев А А

Nov 21, 2016

Отличный курс, считаю обязательным для всех людей, желающих изучать Python для мат. анализа. Для меня единственной проблемой в курсе была часть с теорией вероятностей, достаточно поверхностно осветили плотности и распределения и достаточно проблематично получилось выполнить последнее задание. В остальном - великолепно!

創建者 Фёдоров А С

Dec 13, 2017

Часть по Python хороша. Единственный минус - в лекциях рассказывают про Python 2, а все студенты уже на Python 3.

Часть по мат.статистике тяжелее, мне показалось скомкано, пришлось дополнительно прослушать отдельный курс по основам статистики на Степике. Только после этого понял как надо выполнять итоговое задание.

創建者 Berdnikov D U

Jul 04, 2019

Немного бегло. Кое-что приходится догугливать. В превью сказали, что будет математика и она будет применяться на практике. Пока этого нет, делаю на упорстве, читаю дополнительно, думаю, поможет, а там - глянем. В целом, формат тестов - отличный, после них запоминается лучше. Но, как и везде - практика

創建者 Cyril B

Apr 29, 2018

Из плюсов - много практических задач

Из минусов - объяснение математики явно рассчитано на подготовленного человека. Также есть явная нехватка практических примеров. В качестве источника, где на мой взгляд математика объясняется гораздо лучше привожу англоязычный учебник Higher Engineering Mathematics

創建者 Timur B

Mar 12, 2018

The lectures could potentially go into more details, especially in the optimization part. The explanation is too short and does not give feeling of what is actually happening. The probability theory is also short but much better explained, so it can be clearly understood. The exercises are excellent!

創建者 Санников С А

Aug 28, 2017

Курс хороший предполагает поиск материалов вне лекций, но для непросвещенных в высшей математике довольно сложный. Помимо того что говорят на курсе нужно еще искать более разжеванную информацию и кучу референсов на непонятные вещи, почему тут так а тут так. Но возможно, это я просто дотошный :)

創建者 Vladimir I

Mar 19, 2016

Хороший курс, всё понятно объясняют, даже в тестах объясняют что не так и почему.

Хотелось бы больше доказательств, хотя бы в письменных материалах к видеоурокам, чтобы не лазить по интернету в поисках "а почему так". Или хотя бы ссылки на соответствующий параграф в любимом учебнике.

創建者 Olga F

Feb 18, 2020

Очень хороший курс для систематизации подзабытых и разрозненных знаний по высшей математике и основам python. Для новичков не подходит, т.к. многие вещи объясняются быстро и коротко. Только благодаря этому курсу я наконец поняла до конца смысл центральной предельной теоремы!

創建者 Беляев А В

Mar 19, 2017

В курсе стоит добавить описание специфических особенностей Coursera и типичных ошибок начинающих пользователей, не связанных с самим курсом (повреждение файлов скриншотов с кириллическими именами и т.п., размещение скриншотов в неудоборимых форматах).

創建者 Pavel A

Sep 07, 2018

Хотелось бы более подробного освещения рассматриваем тем в видеоуроках. Материал на семестровый курс начитать в академчас - не самый оптимальный способ объяснить его. Сделайте видео по 20 минут вместо 2 - 4, побольше примеров, поподробнее объяснения.

創建者 Капкаев Т Р

May 24, 2020

Всё-таки нужно иметь чуть больше, чем нулевые знания по предмету: вроде бы заявлено, что курс базовый, но по факту лучше найти отдельные базовые курсы по Питону и/или по статистике, потому что здесь это скорее как напоминалка рассказывается.

創建者 Vagif M

Jan 31, 2018

Все хорошо, только зачастую постановка задачи вводила в заблуждение и искал не там где нужно было либо уже решил задачу, но считал что нужно еще что то сделать для ее окончания: хотя в основном все решения были на поверхности(

創建者 YaMolekula

Oct 19, 2018

Курс хороший, но не отличный. Понравилось то, уделили внимание градиентому и стохастическому градиентному спускам, а также разложение матриц. В остальном можно было рассказать подробнее. Очень мало про методы оптимизации.

創建者 Vadim S

Sep 07, 2018

Мало времени уделено самому языку и работе с библиотеками

В принципе язык довольно прост и синтаксис понятен, но времени самому програмированию, думаю, можно было бы уделить дополнительно, даже увеличив количество времени.

創建者 Сокольцов В Ю

Jun 12, 2017

Я отдаю деньги, а потом мне еще и ребусы в заданиях разгадывать. Если вы уж делаете этот курс для людей, которые успешно работаю в сфере анализа данных - так вы хотя бы пишите об этом. Не все ваши студенты закончили МФТИ!

創建者 Artur

Jul 08, 2018

Все же данные даются вскольз. Для успешного выполнения заданий требуется искать дополнительные источники информации.Когда задания не принимаются и возникают ошибки, то информационные сообщения редко бывают информативны.

創建者 Alexander G

Aug 08, 2016

Предлагаю в видео добавить рассмотрение примеров, некоторых задач, которые проиллюстрируют алгоритм работы с итоговой формулой. Достаточно не простыми показались темы: формула Байеса, распределение Пуассона, ЦПТ.

創建者 Anton V

Dec 02, 2018

Хорошее напоминание математических основ и знакомство с Python, но не все объяснения внятные (например, не рассказано, что такое косинусное расстояние). Также есть небольшие претензии к форме подаче материала.

創建者 Сёмкин В А

Aug 05, 2018

Хороший курс для ознакомления(но не глубокого понимания) с базовыми понятиями из матана, линала, теорвера, статистики, Python, методов оптимизации. В общем со всем тем что нужно будет в следующих курсах.

創建者 Nikolay B

Aug 18, 2017

отличный курс. Оч крутые преподаватели, все на высоком уровне.

Правда, небольшой минус за 2-й питон, пора бы уже его похоронить, реально достали эти проблемы с целочисленным делением и прочие мелочи.

創建者 Dmitri P

Mar 16, 2016

В целом курсом доволен. К сожалению, чтобы успешно пройти тесты курса требуется искать дополнительные источники информации т.к. в материалах самого курса ответы на многие вопросы отсутствуют.

創建者 Мирошниченко Д А

Nov 06, 2017

Очень хороший курс, лекции прекрасные и задания. Но почему возможно проверять решения других людей, не получив еще своей оценки, то есть не узнав правильно ли вообще задание было сделано?

創建者 Насибуллин Р Х

Mar 02, 2020

Курс в целом очень полезный, но подача материала не всегда качественная, особенно это затронуло статистику и теорию вероятностей! Надеюсь дальше будет интереснее и более понятно.

創建者 Valeria P

Mar 09, 2016

Курс хороший, теоретический материал подкреплен практикой, что очень важно=)

Для себя отметила, что если бы не было какой-то базы по питону и теории, было бы сложновато. Спасибо!