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
5,544 個評分
938 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

GI
2017年3月31日

Курс замечательный, прошел его еще в октябре 2016, отзыв пишу спустя почти полгода, лекции из курса до сих пор периодически читаю, дабы оставаться в форме. Материал изложен кратко, доступно и по делу.

GD
2018年8月8日

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

篩選依據:

826 - Математика и Python для анализа данных 的 850 個評論(共 910 個)

創建者 Alexander A

2018年2月26日

Все очень хорошо, но мне как новичку в математике и статистике было тяжело все понять. Было бы здорово, если бы больше было примеров решения! Спасибо.

創建者 Студенников В Ю

2016年10月25日

Питон можно было вообще здесь не трогать, т.к. сильно отдельная вещь. И математику максимально разбавлять примерами из жизни и наглядными аналогияим )

創建者 Alexander P

2016年4月18日

Очень доступно объясняется, подача материала хорошая. Местами опечатки и оговорки. Задания сложные, на автомате нельзя выполнить, что является плюсом.

創建者 Сергей К

2017年1月19日

Некоторые моменты в курсе весьма спорны (в частности один из вопросов по производным, пересмотрел пару раз учебник, правильный ответ - неправильный)

創建者 Игорь С

2020年10月30日

Маловато теории, к сожалению. Я был бы очень не против, если бы вы расширили данный курс специализации для того, чтобы дать больше математики.

創建者 Ягудин И В

2020年7月5日

В целом курс соответствует ожиданиям.

Одно замечание - сложность заданий для самостоятельного выполнения сильно различается от недели к неделе.

創建者 Портнов Н С

2018年6月25日

Было бы неплохо либо больше математических пояснений, либо больше простых пояснений понятий. Особенно это касается статистики и теор. вера.

創建者 Жаворонков С В

2018年11月11日

Все отлично, но хотелось бы больше по теории вероятности. Возможно потому, что я в ней полный ноль и очень тяжело пришлось с задачками.

創建者 Konstantin S

2021年6月6日

Хорошая подача материала. Но хотелось бы чтоб в проверочных тестах было больше практических задач ( в части теории вероятностей)

創建者 Andrew K

2016年12月10日

This was a very interesting course, though a little longer videos on applications of maths in data science would have been nice.

創建者 Rubinstein D

2017年2月27日

Actually, I think that information is incredibly relevant, but I need more examples - as simplified as possible - in lectures

創建者 Боймель А А

2016年2月23日

Math is rather boring, but programming is too fast sometimes. Also, it would be better to have more programming assinments.

創建者 Vladimir I

2017年8月31日

Хороший курс. Совсем начинающим будет непросто (вообще без питона и матана). Не ясна мотивация выбора python2 (а не 3).

創建者 Поляков С В

2019年12月14日

Хороший курс, пока все нравится, жаль что вся практика на Python2, Хотелось бы, конечно, на последней версии языка)

創建者 Evgeny N

2017年12月12日

В лекциях мало, очень мало практических материалов!!! Приходилось искать на стороне объяснение теории на практике.

創建者 Миронова Н

2016年10月10日

Хорошая подача материала, только ответы на несколько вопросов из теста по типам данных не нашла. Может проверите?

創建者 Aleksey S

2020年5月17日

Очень мало времени на освоение материала. Нужно либо подробней разбирать теорию или увеличить количество времени

創建者 Narek

2016年4月30日

Курс ознакомит вас с темами, которые если вы не освоили, то должны будете освоить, чтобы понять анализ данных

創建者 Sergei V

2019年3月5日

Мне не очень понравилась часть по программированию. Особенно, в части заданий. Математическая часть - супер!

創建者 Amantay A

2018年1月22日

Некоторые разделы уж слишком поверхностно. Понятно, что формат сжатый, но все же хотелось бы больше видео.

創建者 Тимофей С

2018年1月3日

Сами темы выбраны удачно, но по некоторым из них рассказ уж очень поверхностный и без проверочных заданий.

創建者 Mike S

2017年5月27日

Тема статистики была несколько сложна, возможно, стоило сделать более подробным материал, особенно лекции.

創建者 Danill B

2018年6月11日

Всё-таки очень поверхностный обзор математики для курса, который ей посвящён. А так - задания интересные

創建者 Мурзаев Я А

2017年3月12日

Не всегда интересные задания, но для тех, кто первый раз узнает про градиенты, теорвер и т.д. самый раз.

創建者 Mikhail l

2019年12月2日

Статистика и теория вероятности очень бегло - приходится искать информацию на других ресурсах и курсах.