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.

Очень интересный курс! Скажу прямо - было непросто, но материал увлек настолько, что засиживалась с решениями задач далеко за полночь. Меняла сессию, но я его одолела. Я счастлива! Очаровала статистика. Никогда не думала, что такой, казалось, унылый предмет можно так захватывающе преподнести. Спасибо огромное организаторам и преподавателям! Так держать! Пошла на второй курс.)

This is a very well-designed course. Despite seemingly hard theory practice problems clear things out. I believe this is an exquisite work of the course staff for constructing homework problems in a way so that they would clarify things upon completion. I would definitely recommend this course to anyone who wants to embark upon the path of Machine Learning and Data Analysis.

Курс очень хорош для новичков, но по Python дается очень мало материала. Хотя может такой подход оправдан, ведь он заставляет самостоятельно закрывать пробелы в порой сжатые сроки дедлайнов. А это тоже хороший навык. Надеюсь, что в следующих курсах специализации будет меньше тестов и больше задач по программированию. Спасибо вам за хорошую работу) За конспекты - отдельно)

ML wird in diesem Kurs nicht oberflachlich, sondern tief gelehrt. In manchen Kursen lernt man meistens wie verschiedene Bibliotheken lediglich angewendet werden. In deisem Kurs werden Informationen geliefert, wie ML eigentlich funktioniert. Dies Kurs von MFTI and Yandex ist fur jene geeignet, die wollen ML auf einem professionellen Niveau verstehen und anwenden.

Этот курс считается введением в специальность, и мне кажется, свою задачу он полностью выполняет. Действительно, математики как таковой не очень много, но то, что нужно объясняется очень доходчиво; программирование на питоне тоже понравилось. После этого курса у меня сложилось ощущение того, что мне хочется продолжать заниматься и переходить на следующие курсы!

Добавляйте комментарий в код, который дается для самостоятельного изучения, или хотя бы вставляйте ссылки на техническую документацию. Иначе часто возникает просто комедийная ситуация. Когда начинаешь изучать что вы даете в уроках или пишете в коде используешь данные других обучающих курсов(бесплатных между прочим) чтобы понять чему учат на платном курсе:)

Это был мой первый курс на Курсере. Курс мне очень понравился!

Понравилось: качество и состав подготовленных конспектов, подача материала, подготовленные задания.

Было бы здорово, для используемых в уроках математических терминов на русском языке, давать их английские эквиваленты - это бы упростило навигацию в мире python, да и в мире математики целом.

Неплохой вводный курс, чтобы освежить в памяти основные разделы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности и статистики, вспомнить теорию и поупражняться в решении задач, а также познакомиться с языком Python и библиотеками, необходимыми для дальнейшего изучения и практического применения машинного обучения и анализа данных.

Курс классный!

Очень интересно и понятно рассказано о питоне, основной математике, теории вероятностей. Я не подозревала, что смогу этот материал так хорошо и глубоко усвоить. Особенно понравились уроки про теорию вероятностей и мат. статистику. Практические задания очень интересные! С удовольствием перехожу к следующему курсу в специализации:)

Гораздо лучше и основательнее, чем ожидалось. Надо признать, что среди курсов на русском языке аналоги найти сложно (если вообще возможно). Теоретические знания, полученные в данном курсе станут основательной базой для всей дальнейшей специализации, которая, в свою очередь, не сомневаюсь, откроет двери в дивный мир машинного обучения!

Спасибо преподавателям и всей ихней команде за проделанную работу! Этот курс то, что нужно для входа в среду математики и програмирования. Он помог мне понять где и как можно применить высшую математику, вспомнить забытое. Я всегда думала, что програмирование это что-то очень сложное и страшное, но оказалось всему можно научиться.

Курс нельзя назвать примитивным, т.к. многие моменты (хоть и рассказываемые в шутливой, интересной манере) требуют дополнительного погружения в предмет для лучшего понимания их сути. Это касается математики.

Объем и уровень погружения в основы программирования на Python достаточен для того, чтобы заразиться им и даже влюбиться :)

Отличный курс для тех, кто хочет освежить в памяти вузовские знания высшей математики, необходимые для машинного обучения. Курс также грамотно и быстро обучает основам языка программирования Python и использованию необходимых в машинном обучении библиотек, что тоже очень полезно для тех, кто хочет освоить эту область. Рекомендую.

Очень хороший старт, позволил многое вспомнить и систематизировать. Если есть понимание из мат. анализа, линейной алгебры и статистики, то можно смело браться за курс, если нет, то лучше где-то приобрести перед началом. Команде, работавшим над курсом хочется сказать слова благодарности и пожелания не снижать планку в дальнейшем.

Хороший курс, отличные лекторы. Курс все же не для совсем начинающих, если нет хотя бы небольшого бэкграунда по математике и программированию, то нужно закладывать существенное время для дополнительного самостоятельного изучения. По программированию также было бы полезно заранее пройти какой-то курс по начальному уровню Pyton.

Спасибо!

Помогли восстановить некоторые забытые темы из изученных, но неиспользуемых разделов математики. Но гораздо больше помогли в изучении основ Python, в том числе благодаря бесплатному тренажеру к этому курсу на Stepik. Задание на программирование в Python ко второй недели было оч сложное, но, пожалуй, его стоило пройти.

Отличный курс. Лекторы доступно и интересно объясняют, тесты и практические задания хорошо составлены. Очень неплохие jupyter-ноутбуки даны на каждой неделе. Единственный минус - ваши задания могут долго проверяться другими учениками. Используйте телеграм-канал, чтобы найти тех, кому тоже нужна проверка и помочь друг другу.

Курс великолепный. Лучшее, что я смог найти в рунете. Математика даётся на уровне хорошего технического ВУЗа. (Предполагаю, что на уровне МФТИ). Некоторые задания показались мне довольно сложными, но при этом они очень интересные и запоминающиеся. Можно сказать, со своей харизмой. В общем, эталонный курс. Я в восторге.

Спасибо МФТИ и Яндекса за такой курс! Все очень понятно и дохотчиво. Многие задачи можно сразу же применять на "практике", например задачу "сравнение предложений" легко переделать в задачу по поиску "дубликатов картинок картинок". Это маленькое начало для большого пути в Машинное обучение и анализ данных. Так держать

За 4 недели курс дает понимание, зачем же ты изучал математику в школе и университете - это очень здорово. В каждом блоке курса есть прикладные задачи, результат которых интересен сам по себе. Возможно, стоит добавить более прикладные задачи для задания про ЦПТ.

В целом, курс отличный, большое спасибо Яндексу и МФТИ!

Хороший вводный курс, интересные практические задания, качественные конспекты.Это не первый мой курс по DS, поэтому я в большей степени освежил знания, чем приобрел новые.

Из минусов - мне показалось недостаточным количество теоретического материала по математическим аспектам курса

Обязательно продолжу специализацию.

Огромное спасибо за курс!!!

Очень приятное изложение материала! Тесты помогли выявить пробелы. Очень понравились задания - много открытий - например, что многочленом можно приблизить функцию. Понравилось самой убедиться в верности ЦПТ! "Кошачья тема" понравилась тем, что похожа на реальные задачи анализа данных.

Обкладываться учебниками не пришлось. Очень приятно было решать задачи, сложность оптимальная. Порадовало, что много подсказок для решения, по сравнению с другими многими курсами - не создавалось ощущения безысходности. Лекторы очень приятные. Возможно, хотелось бы больше математики, но это в курсе не заявлено.

Авторам удалось подобрать материал так, чтобы дать системное представление о предметной области и используемых инструментах, при этом не слишком сильно погружаясь в теорию.

Немного странно, что до сих пор в заданиях используется Python 2.x, но это не страшно: в Python 3.х многое было перенесено в том же виде.