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
5,447 個評分
922 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
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

KA
2016年2月15日

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:

851 - Математика и Python для анализа данных 的 875 個評論(共 890 個)

創建者 Гончарик А В

2019年12月15日

Нужно больше примеров по теме на лекциях!!

創建者 Anton P

2018年3月24日

все видео 16:9 отображаются как 4:3!!!

創建者 Nikita G

2017年7月9日

Долго ждал оценки последней работы

創建者 Лопатин М В

2020年1月22日

Хотелось бы чуть больше практики

創建者 Constantin M

2016年3月4日

курс хороший, но пока сыроватый

創建者 Arsenii K

2020年12月28日

Tasks may be more challenged

創建者 Филипчук Д Ю

2016年3月17日

Хороший и качественный курс.

創建者 Kirilchev Y

2017年3月28日

Хороший курс, рекомендую

創建者 Борислав К

2017年3月13日

Очень сжато но по делу)

創建者 Udjiin I

2016年4月19日

Неплохой обзорный курс

創建者 Alexey V

2018年1月1日

довольно простой курс

創建者 Gregory U

2016年3月6日

Nice course. Thanks.

創建者 Misevich A

2017年10月22日

Very helpful course

創建者 Шахов Ю А

2020年6月12日

В целом - хорошо.

創建者 Serge S

2018年2月22日

it's ok! usefull

創建者 Dmitry V

2018年3月21日

Basic and clear

創建者 Зайцев Е В

2019年1月3日

Сырые примеры.

創建者 Basil S

2017年9月30日

not bad

創建者 Ruslan A

2017年8月3日

nice

創建者 Pilipenko O A

2020年4月5日

1

創建者 Александр С Д

2020年7月30日

хочу больше задач по программированию! я считаю, что освоить язык и научиться что то писать можно только решая задачи, даже простые) например, можно легко загуглить 100 задач по numpy, они так же реализованы в степике! хотелось бы здесь получить что то такое же и даже больше, например и для других библиотек ( pandas, matplotlib). именно решая такие простые задачи ты запоминаешь синтаксис языка и понимаешь как всё работает +- ) а простое прослушивание лекции не даст никакого результата)

創建者 Ульянов Р

2017年7月5日

Выглядит сыро, многие вещи галопом перепрыгивают, конспект очень маленький, не хватает методичек по решению задач, теория вероятности плохо раскрыта, очень быстро перескакивается с темы на тему .В части подачи заданий второй курс специализации устроен более дружелюбно.

Тем не менее 3 из 4-х лекторов - молодцы объясняют живо, смотреть приятно.

В любом случае спасибо за курс, думаю остальные курсы от других разработчиков еще менее дружелюбные к новичкам

創建者 Alex Z

2020年3月26日

Поставил три балла: многие темы не раскрыты на достаточном уровне, мало упражнений. Если вы не студент тех.вуза или не специалист в данной области, то на ходу выучить математику и статистику в нужном объеме не реально, так как это требует недели.

創建者 Eugeneu C

2020年4月27日

Думаю, что в курсе рассматривается очень мало практических примеров связанных с различными распределениями. Хотелось бы видеть более подробный разбор каждой темы с большим количеством примеров.

創建者 Sazanova A N

2019年8月19日

Понравились некоторые задания, но лекции довольно скучные. Можно было бы давать побольше доп.информации для лучшего понимания.