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

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.

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

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

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!

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 :)

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.

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!

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).

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.

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(

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.

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.

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!

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.

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.

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.

В целом курс понравился, но думал, что он будет более подробным. По факту темы подаются в справочном виде. Хотелось бы большего углубления, так как не всегда можно уловить верно суть темы. Благодарю за курс!

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.

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.

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.

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?

Курс суров, очень не хватает примеров для закрепления теории перед переходом к практике. Приходится постоянно "добирать" еще где-то. Но вопросы и задания вынуждают разобраться в теории.

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.

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!

Необходимо более детальное объяснение математических формул. Изучение программирования лучше оформить в виде "Допишите кусок кода", а не тестов. Тренировочные задания - огонь!