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
4,686 個評分
759 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

MS

Oct 04, 2019

Спасибо за ваш труд. Очень интересно спустя 10 лет после университета окунутся в режим студента. Замечательно то, что для выполнения задания необходимо почесать репу)) и залезть в другие источники.

篩選依據:

51 - Математика и Python для анализа данных 的 75 個評論(共 726 個)

創建者 rerf2010rerf

May 30, 2019

Хороший вводный курс в специализацию, позволяет понять набор тем, которые будут впоследствии затронуты и освежить их в памяти, не сильно зарываясь в детали. Конечно, если есть, что освежать) Но курс именно что вводный и явно не для новичков в программировании и математике, так что если у вас по этим темам только забытые школьные знания, то вы в нём вряд ли что-то поймёте, придётся много учиться самостоятельно по университетским учебникам, или взять курс попроще. Но лично для меня это был плюс, математическое образование и работа программистом за плечами всё таки)

Ещё из несущественных минусов - курс до сих пор на Python 2.7, хотя до окончания его официальной поддержки осталось меньше года. Впрочем, вам ничего не помешает использовать python 3, как я и сделал. Единственное неудобство - некоторые предоставляемые в курсе примеры и notebook'и придётся немного править, чтобы запустить их в 3 версии питона.

創建者 Maksim S

Feb 28, 2018

Хороший курс, позволил вспомнить вышку, и понять, как её можно использовать в своей профессии. Серьёзный минус преподавателям в универе - и думаю, не только в моём - это то, что математика даётся совершенно абстрактно. В итоге несколько лет учёбы, если студент дальше сразу не уходит в math-related область, оказываются просто потеряны. А ведь могли бы добавить чуть проблемоориентированности и прикладных моментов, и поднять как качество образования, так и престиж учреждения, на новую планку.

Из минусов данного курса - очень высокий темп передачи информации. Первые лекции зашли хорошо, но дальше всё объясняли более и более кратко, и теорию вероятности и статистику, например, пришлось пересматривать по нескольку раз, параллельно разыскивая краткий и по-человечески написанный материал на тему. Но ставлю всё равно "отлично", так как получилось здорово и познавательно!

創建者 Ivan G

Mar 06, 2016

GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT! GREAT!

創建者 Кузьмин Ю

Jun 25, 2017

Отлично заставляет вспомнить универ и напоминает базовые понятия матанализа, линейной алгебры, теории вероятности и статистики. Доступным языком, сжато и понятно (почти везде). Правда, из-за сжатого формата лекций приходится иногда обращаться к внешним источникам, но это только "плюс", если ты нацелен на развитие, а не просто получение сертификата. Интересные практические задания и тесты углубляют понимание и заставляют по-новому взглянуть на, казалось бы, понятные вещи и понятия.

В работе тоже помогает - и как улучшение профессиональных навыков аналитика и как дополнительное развитие в целом. Для тех, кто никогда не программировал и не изучал матан/линейку/тервер может быть сложновато учиться, совмещая учёбу с полной занятостью на работе.

創建者 Anatoly C

Mar 07, 2016

Курс определённо хорош, но к сожалению не самодостаточен. Гуглить приходилось много. Нет - ОЧЕНЬ МНОГО. В принципе, если бы не было заявлено что хватит школьных знаний математики (которые я уже с успехом забыл), то у меня не было бы нареканий.

Качество исполнения - на высоте. Практики маловато, но надеюсь в дальнейшем её будет больше. Но вот последняя неделя показалась перенасыщенной, банально не успевал, хотя уделил много времени.

Еще маленький минус, лекторы часто просто читают формулы, вместо того чтобы наглядно показать суть. Контр пример - когда показывали на примере амебы поиск минимума, побольше бы таких визуальных объяснений.

В целом о потраченном времени и деньгах не жалею. Спасибо Яндексу и МФТИ. Двигаемся дальше)

創建者 Чепрасов И А

Oct 15, 2017

Побольше бы по python - использование алгоритмов, опора именно на синтаксис, которые не реализуется в других языка, а то ведь я, например, писал код "теми же граблями", что и в других языках, а если посерфить в i-net - классные вещи люди вытворяют;

явно поменьше б пределов, производных - тут ведь не школьники все же, и других базовых глав мат дисциплин; Теорвер - далеко не самое лучше разъяснение материала, ну может это вследствие лимитированности видео-записей, но тогда: а зачем они вообще, если свою функцию не выполняют, а если говорить: ну материал же простой - тогда зачем на него время тратить, а лан - тут одна демагогия...

Спасибо, теперь только ipython notebook буду использовать

創建者 Белякова М С

Aug 20, 2017

Спасибо всей команде-разработчиков данного курса! Было очень интересно его проходить.

Понравилось, что знания математики тут же находили реализовывались в Python.

Очень понравилось последнее задание про проверку ЦПТ, когда ты видишь на реальных выборках и реальном коде работу теории. Теория подкрепляется практикой, это очень круто.

Еще раз спасибо вам!

Одно маленькое замечание про то, что в первых двух неделях знания по Python очень не ложились.

То есть много было теории, а чтобы научиться, нужно попробовать. Да, после были задания написать код на Python, но все равно, мне кажется, много что я пропустила мимо ушей из первых лекций потому, что не попробовала написать код.

創建者 Vladislav K

Nov 21, 2018

Хороший курс для того чтобы получить/освежить знания по математике и Python. Конечно, многие темы затрагиваются лишь поверхностно, но вы всегда можете более подробно почитать о них в рекомендуемой литературе. Задания неплохие, показалось что даже слишком легкие, но если вы новичок в Python, то у вас могут возникнуть трудности, да и в принципе хотелось бы больше заданий по программированию. Отдельно хочется отметить конспекты: они очень хороши, уверен, что буду пользоваться ими, для того чтобы освежить знания. Из минусов могу отметить использования 2-й версии языка Python, я сдавал 3 и особых проблем не возникло, но все же решил об этом упомянуть.

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 Ульянова М Г

Jul 31, 2019

В таком сжатом, а главное, понятном виде суметь изложить основы мат. анализа, линейной алгебры и мат. статистики с теорией вероятности, да еще и с практическим применением полученных знаний в Python - это по-настоящему круто! С помощью этого курса я освежила подзабытые знания и сумела понять некоторые вещи, которые остались непонятными в процессе получения очного высшего образования в университете. И это классно, когда лекции настоящих профессионалов можно слушать дома, когда тебе удобно, и можно пересмотреть столько раз, сколько нужно, чтобы действительно понять материал, а не просто прослушать ради галочки.

創建者 Олешко

Nov 07, 2016

Спасибо за курс!

Идеально подойдёт для тех кто изучал математику в универе, слушая "одним ухом" и толком не вдаваясь в детали. У меня было так, потому что просто не понимал, зачем могут быть нужны все эти матрицы, векторы, кроме как для фундаментальных теоретических исследований, которые меня мало интересовали. Оказалось, это может быть полезно и на практике. Курс хорошо освежает в памяти забытые формулы и понятия. Однако, из-за предельной краткости и лаконичности изложения некоторые вещи остаются не понятными и приходится обращаться к дополнительным источникам, но это вполне нормально.

創建者 Dasha S

Aug 15, 2016

Курс хороший. Мне помог вспомнить, что я забыла со времен университета. Но я часто ловила себя на мысли, что, если бы мне надо было не вспоминать, а изучать весь материал с нуля, было бы сложно. Задания интересные и отлично возвращают в забавное состояние, когда ты одновременно знаешь, что требуется сделать в целом, и останавливаешься на какой-нибудь мелочи, вроде квадратиков вместо русских букв, и вынужден пересматривать лекции вновь и вновь, потому что точно помнишь, что где-то там объясняли, что делать, чтоб так не случилось, но ты, конечно же, пропустила.

創建者 Ivan S

Jan 20, 2018

Очень хороший курс. Много сложных и интересных заданий, много практики. Большая часть необходимой теории, особенно математической рассказывается довольно подробно. Много пояснений из реальных примеров из практики, что помогает лучше настроиться. Жаль, что для освоения некоторых практических заданий всё же необходимо обращаться к другим источникам, читать документацию. Жаль, что нет некоторых подготовительных материалов, которые бы представляли отдельные элементы ipython-ноутбуков для практических заданий. Но и за это тоже большое спасибо, молодцы!

創建者 Хорунжин В Д

Jan 17, 2017

Прекрасный курс, освежающий курс математики в мозгу. Доступность изложения позволила переосмыслить математические основы(во время написания отзыва заканчиваю вторую неделю). Параллельное введение в практические инструменты не позволяет воспринять теорию как что-то ненужное и малозначимое. Разве что использование второй ветки python не до конца понятно использование второй ветки python.

Обязательно буду проходить всю специализацию, правда, в рамках бесплатно доступного, я общажный студент и иногда хочется кушать)

創建者 Поздеев А А

Aug 06, 2017

Закончил первый курс. Ранее не имел опыта программирования на Python, поэтому первая задачка по программированию далась непросто. Некоторый опыт работы на плюсах и матлабе помог мне с ней справиться, и когда освоился с синтаксисом, стало гораздо проще. Думаю для тех, кто вообще не изучал программирования это может стать непреодолимым барьером. По самому материалу - подача замечательная, все разжевано на интуитивно понятном уровне. Жаль только, что курс быстро кончился, ну ничего, впереди еще пять есть:)

創建者 Anton K

Nov 15, 2017

Очень хороший курс. Несмотря на то, что в данный момент я работаю разработчиком, всегда ощущал пробелы в базовом математическом образовании и от этого была неуверенность. После этого курса стал увереннее себя чувствовать: школьного курса алгебры полностью достаточно чтобы понять весь материал курса, а самостоятельная работа над заданиями в ipython notebook еще лучше позволяет разобраться в той или иной проблеме. P.S. Особенно понравился раздел про статистику и матричные разложения.

創建者 Рогозин А

May 21, 2019

В целом курс понравился, вкратце позволяет получить необходимую базу, без которой не получится в дальнейшем в полной мере изучать линейные модели, регрессию, деревья и т.п. В редких местах было непонятно, благо есть матпрофи и справочники в интернете по Питону. Увы, курс изучал больше, чем планировал: не смотря на компактный объем, хотелось не просто выучить, а понять те или иные фичи.

Спасибо за курс, было познавательно.

P.S. Без базовых знаний матана будет сложно, берегитесь)

創建者 Сафронов К Н

Jan 23, 2018

курс понравился плотностью подачи и одновременно доступностью. просто объясняют сложные вещи. и ещё здорово что всё о чём рассказывали можно скачать - программы по программированию или конспекты по математике, спокойно потом разобрать детально. в универе вроде говорили ту же теорию, но много деталей, и не рассказывали зачем это всё и для чего. здесь всё наоборот - упор на практическое применение без доказательства теорем и лишних слов и терминов. эх где вы были 15 лет назад..

創建者 Sholonik V S

Jul 29, 2017

Хотелось бы больше примеров решения задач.

Т.к. сложно после ощей лекции решать некоторые задачи в тестах, особенно по статистике.

И советы вроде "попробуйте такое-то распределение" не помогают, т.к. ты раньше вообще никакие задачи на распределения не решал.

Понятно, что можно гуглить и рыться на википедии, но в моем представлении материалов курса должно быть достаточно для элементарных задач.

В общем... мое мнение - стоит добавть примеры решения разных задач в конспекты лекций.

創建者 Aleksey S

Mar 24, 2016

Отличный курс. Конечно некоторые (да что уж там - почти все) темы хотелось бы рассмотреть по глубже, но понятно что нельзя объять необъятного.

В любом случае эта специализация мне нравится гораздо больше чем аналогичный курс от Яндекса+ВШЭ. Там реально ничего не понятно (кроме механически выполняемых домашних заданий, выполняемых практически без понимания что делается и зачем), а на все вопросы обитатели форума шлют в ШАД.

Надеюсь что дальше будет не менее интересно.

創建者 Ivan M

Jun 26, 2017

Курс понравился, но без ложки дегтя не обошлось. По-моему личному мнению, теории ну совсем мало, и даже то, что есть, можно было бы разобрать чуть подробнее: в идеале было бы, чтобы конспект в конце каждой недели был не просто стенографией видео-лекций, а более подробным. Особенно это касается раздела статистики и теории вероятностей. Ну и хотелось бы больше заданий в тестах, хороших и разных, а то тренировочные тесты на 2-3 вопроса это даже как-то не смешно.

創建者 Новиков Р М

Jan 24, 2019

Хороший курс - введение в машинное обучение. Дает хорошие навыки в использовании математики в Python с помощью библиотек Pandas, NumPy, SciPy и Matplotlib. С помощью этого курса можно достаточно быстро вспомнить разделы математики, без которых не обойтись в машинном обучении. А при отсутствии этих знаний можно достаточно просто их получить, благо что преподают хорошо и есть удобная система конспектов по итогам уроков. Всячески рекомендую данный курс.

創建者 Колеватов А

Mar 08, 2016

Курс хороший, материал излагается доступным языком. Хотелось бы конечно что бы побольше теоретический материал, подавался в конкретных примерах. Пару раз пришлось поискать способы решения. Но в целом для меня, как для человека первый увидевшего питон и забывшего уже все что изучалось в университете, материала для заданий хватило на 97%. По питону не хватает ссылок на руссккоязычную документацию или более детальные примеры и описания функций.

創建者 Evgeniy V

Jul 29, 2016

Курс позволяет освежить в памяти основы математики, которые были успешно забыты после полученных зачетов и экзаменов в институте. Позволяет изучить что-то новое как для меня была статистика и Python. И всё в курсе очень профессионально и доступно подано, так что хочется учиться и выполнять проверочные работы, что, например, не всегда наблюдается в том же институте. Остался очень доволен курсом и планирую дальше продолжать специализацию.

創建者 Sergey P

Oct 23, 2017

Сложный для меня курс, хоть и начальный, математика была давно, а многих разделов, что требуются и не было, но теперь я понимаю, что нужно, чтобы двигаться дальше. Задания -- просто огонь! Особенно последнее!:) Сдал в последний момент, думал, что не успеют проверить, но все обошлось! Всем спасибо! Было круто! Теперь курс по статистике, теорверу и комбинаторике и обратно на второй курс специализации!:) Очень-Очень-Очень, крутой курс!:)