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
5,283 個評分
880 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:

151 - Математика и Python для анализа данных 的 175 個評論(共 847 個)

創建者 Виктор К Б

2018年11月18日

Писать ноутбуки в рантайме гораздо лучше для студентов, чем просто выкидывать: пояснения к каждой функции добавляют/освежают знания в питоне + выстраивается алгоритм. Если есть такая возможность, делайте, пожалуйста, видео с написанием&комментированием кода.

創建者 Новиков М А

2020年1月28日

Все супер !

Материал изложен не глубоко - это самое клевое ! Нет чувства апатии, от осознания того, сколько всего ты не понимаешь. После получения поверхностных и прикладных знаний из видеолекций, можно углубляться в многие аспекты самостоятельно.

Спасибо !

創建者 Elena F

2016年6月23日

Курс под кодовым названием "Вспомнить все!"

Это здорово, что появился русскоязычный курс!

4-5 часов в неделю, конечно, очень оптимистичная оценка - но доп. источники исследовала с удовольствием, а благодаря дедлайнам держала себя в рамках :)

Спасибо!

創建者 Сагындык Б Н

2019年1月18日

Все отлично, математика разжевана и представлена в облегченном варианте. Но как я понимаю нужно все таки ее глубже для себя изучить на будущее верно? Хоть и преподаватели данного курса упорно утверждают что этого достаточно для практики и data science

創建者 Pavel P

2018年10月9日

Замечательный вводный курс! Понравился способ изложения, аккуратные конспекты и интересные задания, которые помогают глубже понять материал. Вспомнил кое-что подзабытое из математики, попрактиковался на Питоне, можно двигаться дальше по специализации!

創建者 Ахременков Д В

2020年4月29日

Отличный вводный курс, который позволяет вспомнить университетскую математику, а так же попробовать силы в базовых библиотеках Python. Особенно понравилась последняя неделя, где встречались достаточно нетривиальные задачи (в сравнении с 1-3 неделей)!

創建者 Andrew D

2017年12月29日

Отличный курс. Интересные практические задания (жаль что мало), уточнил и упорядочил для себя некоторые вещи. Требуется небольшая базовая подготовка для комфортного прохождения курса, но можно и без нее - в курсе достаточно методических материалов.

創建者 Латыпова П

2017年6月29日

В курсе рассказывают просто о сложном, помогают вспомнить то, что забыл, или узнать новое. Здорово, что сразу становится понятно, как именно на практике можно применять полученные знания. Отличный подготовительный шаг для освоения специализации.

創建者 Andrey

2017年7月3日

Очень интересный курс! Правда, материала и примеров, которые они рассказывают в лекциях не достаточно и хотелось бы, чтобы были ссылки на дургие источники, где можно изучить матриал с примерами более подробно. Тем не менее, курс мне понравился!

創建者 Alexei K

2016年8月10日

Отличный курс, интересные задания.

Спасибо что выбрали Python, а не R. Python более универсальный, лучше документирован и быстрее развивается. И отдельное спасибо за использование Jupyter-ноутбуков, работа в них получается наглядной и удобной.

創建者 Митягин К С

2016年4月5日

Курс хорошо структурирован, преподаватели отлично доносят материал до слушателя. Практических заданий,на мой взгляд, можно было сделать больше и немного сложнее. В целом, курс понравился и появились интерес и желание пройти всю специализацию.

創建者 Ольга К

2020年1月9日

Спасибо преподавателям, курс позволил вспомнить математику и познакомиться с Python. Это было не очень просто, но, точно, полезно, и для текущей работы, и для возможной будущей. Хочу дальше изучать направление "Анализ данных" и язык Python.

創建者 Семенюк А П

2019年1月16日

Понравился формат подачи информации, видеоуроки понятны, конспекты подробны, ноутбуки полезны для решения тестов и заданий по программированию. Изучала Python с нуля, и за короткий срок смогла понять многие аспекты. Все очень понравилось!

創建者 Габсатаров Ю В

2019年1月15日

Курс очень интересен и полезен всем, кто хочет получить представление о методах работы с данными. Для освоения желательно, но не обязательно, иметь представление об основах программирования, математического анализа и теории вероятностей.

創建者 Юрасик Г А

2019年3月19日

Хорошо структурированный курс, имеет оптимальное соотношение объема излагаемого материала к объему знаний, необходимых для ознакомления с темой и первичного ее освоения. Дает в хорошей пропорции необходимую теорию и практические навыки.

創建者 Вероника И

2020年5月6日

Математика довольно простая, особенно на первых двух неделях, все изучала в институте. Но на данном курсе теория хорошо проиллюстрирована. А с python было сложновато. Мне кажется лучше проходить этот курс будучи уже знакомым с python.

創建者 Melnikov A A

2018年5月2日

Курс помог мне освоить основы математического анализа и статистики. Они применимы на практике от того особенно ценны. Практические задания закрепляют навыки применения алгоритмов при помощи популярных библиотек SciPy, NumPy и Pandas.

創建者 Timur G

2020年10月14日

Курс рассчитан на тех, кто уже знаком с материалом. Хороший дайджест важных вопросов, есть любопытные методические находки. Несколько неравнозначный подход у различных преподавателей и неоднородное распределение нагрузки по темам.

創建者 Гридасов И И

2017年7月26日

За час рассказать вкратце программу первого курса по матану и линальной алгебре, думаю у вас получилось) Плюс ещё и изучили основные библиотеки python для анализа данных, думаю дальше на этой базе посторится отличная специальзация

創建者 Кроо Д С

2019年2月18日

Очень хороший и продуманный курс. Единственное -- иногда не хватает размеренности и строгости в математической части. Некоторые вещи (например, pandas) уже забыл, т.к. использовал один раз, но верю, что в следующем курсе вспомню.

創建者 Andrey S

2017年10月15日

Курс хорош, особенно для тех, кто проходил все эти математические выкладки в универе, но потом за ненадобностью забыл. Освежает в памяти и учит научным вычислениям на python. Радует большое количество примеров и сниппетов кода.

創建者 Yanovskiy A O

2020年7月9日

Отличный курс! Позволяет получить самые базовые знания математики и программирования для дальнейшего обучения. Для человека хоть немного знающего питон и математику, освоить курс вполне реально, но могут встречаться трудности

創建者 Roman Y

2016年9月3日

Отлично сформированный курс, постепенно вводящий человека в прекрасный и удивительный мир машинного обучения. Пожалуй единственный минус это очень малая активность в обсуждениях задач и лекций, всё остальное мне понравилось.

創建者 Manakov A V

2017年10月17日

Отличная подача и набор, представленного в курсе, материала.

Материал по Python - думаю лучше углубить и расширить (более подробно рассказать ).

Тервер и статистика понравились больше всего.

Молодцы!

Спасибо за курс.

創建者 Sybyl A

2019年1月28日

Курс понравился, хорошо направляет в теоретическую часть анализа данных. Возможно, на начальном уровне математического аппарата будет достаточно, но для серьезных вещей его однозначно нужно будет развивать и дальше.