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

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:)

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.

Очень хороший курс, освежающий знания по высшей математике. К сожалению, если у человека нет математической базы, то я думаю, что этого курса совсем не достаточно. Но таким людям просто надо изучать Матан, линейную алгебру и аналитическую геометрию с теорией вероятности и мат статистики. Я очень доволен, что начал изучать ML именно с этими ребятами. В отличие от некоторых известных курсов по ML тут дается Python а не Matlab (необходимость и целесообразность которого под вопросом).

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..

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.

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.

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.

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.

Хороший курс-введение для тех, кто хочет разобраться в машинном обучении. Мне как раз было интересно сначала понять, какие библиотеки в Python для этого используются, а также восстановить математическую базу, давно забытую.

Минусы тоже есть - иногда задание или вопрос в тесте сформулированы не до конца четко или понятно, а примера в предыдущей видео-лекции на эту тему не было. В итоге тратишь часы просто пытаясь понять, что от тебя хотят вообще...

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.

Хороший курс чтобы погрузиться в язык python и использовать базовые математические функции, вспомнить курс математической статистики, линейной алгебры и теории вероятности (а кто не знал или забыл - сможет понять из коротких видео). Также научитесь строить простые модели, которые покрывают широкий спектор повседневных задач. Познакомитесь с Jupyter, котрый позволяет объединить красивую математическую запись с расчетами на одном ноутбуке.

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.

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!:)

Крайне приятный вводный курс. Хотелось бы больше примеров, которые соотносят теоретический базис с практикой, за исключением этого не нашел никаких недостатков. Очевидно, курс ориентирован или на имеющих хотя бы начальный уровень математической подготовки и базовые навыки программирования, или на людей, готовых посвятить несколько вечеров для самообучения. Лично у меня никаких сложностей не возникало при прохождении курса.

Интересный курс, который дает в общих чертах понимание и практический опыт использования языка Python и пакетов для выполнения научных и инженерных расчётов для задач анализа данных.

По моему субъективному мнению, данный курс может потребовать от слушателя, не имевшего ранее знакомства с курсами теории вероятности и мат. статистики, дополнительного изучения данных предметов помимо представленного материала в видео лекциях.

Курс позволил вернуться восстановить необходимые знания из ВУЗа, заново их переосмыслить с пониманием реальной потребности этих знаний в нашей жизни.

В процессе обучения для меня был ряд инсайтов относительно применения высшей математики в нашей жизни. Видно, что каждый преподаватель обожает свой предмет.

Курсы по-настоящему погружают в увлекательный мир анализа данных. Спасибо всем кто причастен к созданию этих курсов!

Курс хороший. Гуманитариям стоит готовиться к возникновению сложностей почти на каждом этапе. Тем не менее, внимательное изучение всех материалов курса в совокупности с активным использованием Google должно помочь: некоторые моменты (очевидные для математиков) не объясняются, из-за чего требуется тратить гораздо больше времени на обучение.

Пожалуй, единственный негативный момент - первое задание по программированию.

Курс очень хорош для начала. Есть конечно не очень приятные моменты, например в некоторых заданиях вообще непонятно что делать, но со временем понимаешь. Курс реально пройти за неделю. Очень хорошая математическая база (правда названия теорем, которые используются в видео не сообщают), узнал даже что-то новое для себя (нам не читали матричные разложения на линейной алгебре). В общем очень доволен курсом. Всем советую

Суперский курс! Я из физтех, 3-й курс, поэтому для меня нового было принципиально не очень много, но повторил очень много старого, структурировал знания. Хотя сложности были (в основном на 4-й неделе). Попадались задания непростые, но если посидеть, разобраться, то все получается! Материал объясняют очень доходчиво. Надеюсь продолжить изучение специализации дальше. Большое спасибо создателям курса!

Отличный курс! Помогает вспомнить необходимую математику и дает необходимые минимальные навыки по работе с Питоном. Преподаватели рассказывают очень интересно и нескучно. Тестовые задания подобраны очень хорошо, помогают проконтролировать, что ты все понял правильно. Задания на программирование и оценку работы сокурсниками достаточно прикладные и творческие. Однозначно рекомендую этот курс!

Отличный курс, доступно рассказываются сложные вещи, особенно в части математики. В качестве пожелания - добавить разбор сложных моментов, связанных с программированием на Python, т.к. при выполнении самостоятельных заданий большая часть времени уходит не на сутевую часть, а на устранение ошибок в программе (это при том, что у меня хороший бэкграунд, я закончил ВМК МГУ им. Ломоносова)

Курс - то,что нужно для начинающего.

Мне очень нравится,что объёмный курс разбит на несколько.Это очень грамотно.Перед этим я прошел курс на другой одной известной платформе по нейронным сетям и он мне не понравился и я его не осилил,честно говоря, из за того,что там было всё быстро,без подробностей.

Здесь же не так.

Спасибо всей команде курса!Приступаю к обучению на размеченных данных.

Отличный начальный курс, который хоть и галопом по Европам, но освежает все основные математические разделы необходимые для дальнейшей работы с машинным обучением и налаизом данных.

Единственный недостаток это достаточно тяжелая для усвоения 4-я неделя, кто очень многие статистические метрики вводяся буквально за 10 минут, но если посидеть над заданиями - все становится на свои места

Лучший курс, который я когда-либо видел, знания сбалансированы, задания выполнимые. Конечно, было сложно без предварительной подготовки, но удалось пройти весь курс всего за неделю, так-как хочется поскорее освоить данную специализацию и приступить к профессиональной деятельности в области Data science. Очень понравилась обстановка данного курса, планирую освоить всю специализацию!

Интересный курс. Весьма сложные вещи рассказывают быстро и в большинстве случаев понятно. Но сжатость так же является и минусом. Некоторые весьма сложные определения и формулы трубют более детального разбора (касаемо оптимизации, разложения матриц и теории вероятности). Думаю, что, если сделать курс более развернутым, то суммарное время лекций увеличится не больше чем на 30 минут.