Chevron Left
返回到 Математика и Python для анализа данных

学生对 莫斯科物理科学与技术学院 提供的 Математика и Python для анализа данных 的评价和反馈

4.8
4,441 个评分
722 个审阅

课程概述

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....

热门审阅

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

KA

Feb 16, 2016

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.

筛选依据:

1 - Математика и Python для анализа данных 的 25 个评论(共 689 个)

创建者 Lena D

Jun 03, 2017

В лекциях не хватает ни примеров, ни пояснений к примерам, ни, хотя бы, ссылок на статьи или конспект по конкретной теме. Понятно, что в гугл не забанили, но курс за 80$ в месяц с перечислением тем для изучения в другом более бесплатном месте за гранью здравого смысла.

创建者 Ivan Z

Apr 28, 2016

Если знаешь математику, то курс бесполезный. Если не знаешь - то ничего не поймешь. Отвратительное изложение материала. Для сравнения - объяснение производных в Академии Хана. Там материал изложен более чем понятно. Здесь же - классическое советское преподавание - куча формул - и никому не понятно для чего это нужно. Слайды просто проговариваются слово в слово и без объяснений. Клац клац клац - и за 3 минуты все изложение мат анализа.

创建者 Rudin A

Jun 14, 2017

примерно со второй половины 2 недели, перестаешь понимать что происходит, информация сжатая, лекторы молодцы, знают много, но понять их сложно, вплоть до невозможно. В общем пожелания, больше примеров использования, раскрывать понятия более подробно. А так да, молодцы, хороший курс в целом. Главное чтобы был более понятен тем, кто учился на тройки :) Спасибо.

创建者 Ekaterina S

Jan 30, 2019

Обещались "вводить многие понятия "на пальцах"", чтобы "не утонуть в формализме" и "сохранить практическую направленность специализации". На деле очень скучно и скомкано пересказывают питоновские мануалы и учебники по математике, которые и без лекторов можно легко найти в интернете. Что касается "практической направленности", в квизах нет ни одной задачи ни на программирование, ни по математике — сплошные вопросы по теории а-ля "дифференциал - это ...". Где тут "практическая направленность", непонятно.

创建者 Гусаров Г А

Sep 30, 2018

Курс, скорее, выдвигает требования к тем знаниям, которые вы должны иметь для прохождения дальнейшей специализации. Подойдет для повторения ранее изученных материалов, но не для приобретения новых знаний. Обязательно смотрите список рекомендуемой литературы. Питон так же стоит попрактиковать перед прохождением отдельно.

创建者 Медведева А В

Nov 05, 2018

Очень хорошо объясняют математику , но все что касается программирования , а в частности Python вы его не освоете , здесь обучают на версии 2.7 , а ее уже давно не поддерживают .Советую параллельно самим осваивать Python 3 .В связи с этим всего 3 из 5.

创建者 Pavel P

Oct 17, 2017

Курс ничему не учит. Если вы не учились на мат. специальности в университете, лучше даже не начинать его. Единственная практическая польза курса в том, что на основании вопросов в курсе можно составить список необходимых для изучения тем, которые можно изучить в других курсах или , например, в открытых лекциях MIT.

创建者 Artem D

Oct 27, 2018

Курс, скорее, не обучающий, а "освежающий" знания. Когда я взялся его делать в первый раз, то застопорился уже на первом program assignment. В итоге курс отложил и пошел заниматься программированием, линалом, матаном и теорвером. Вернулся через пару месяцев, и курс зашел хорошо. Если вы ожидать от курса, что он будет учить "с нуля", т.е. со школьной программы, то курс окажетс плохим. Если отнестись к курсу, как быстрое овервью того, что понадобится дальше в специализации, то курс хороший. Чтобы курс зашел хорошо, рекомендую, как минимум, пройти 'Программирование на Python' на Stepik от Института Биоинформатики (это бесплатно), математику подтягивайте походу специализации.

创建者 Andrey E

Feb 20, 2019

Курс все еще не обновлен до Python 3, а уже пора бы. https://pythonclock.org/

创建者 Daniel B

Mar 29, 2019

Очень сжатое и поверхностное изложение всех тем, без периодического гугления курс проходить довольно затруднительно. Человеку, незнакомому с математикой и программированием, этот курс вряд ли может быть очень полезным. Надеюсь, что здесь хотя бы освещены все темы, которые нужно изучить самостоятельно для дальнейшего прохождения курсов специализации.

创建者 Шаманков Н О

Mar 19, 2018

Курс мне очень понравился, но только потому что мне он достался бесплатно как студенту мфти. А сейчас объясню, за что я совокупно срезал три звезды: 1) Прививание анаконды. Ради ее установки перелопатил весь реестр (не устанавливается, если имя пользователя на русском). Я предпочитаю вижуал студио. Решение простое: уберите первое задание, где нужно использовать то это ваш жупитер (после установки были десятки проблем с его запуском, на 10-ой винде работает только третий питон) 2) Отсутствие необходимой информации о методах, которые нужны при решении задач. Не проблема найти - проблема в смысле покупки курса. Он экономит очень мало времени при решении ВАШИХ же задач. Вам неоднократно говорили об этом в комментарий ( за игнор замечаний дополнительно снята звезда). 3) Нет вспомогательный упражнений к каждому уроку по конкретным элементам программирования. Ну простите, это идиотизм, так как без них эффект от пассивного просмотра видео очень низкий. ИМХО учебные простое упражнения ОБЯЗАТЕЛЬНО должны быть в каждом уроке. 4) РЕКОМЕНДАЦИЯ: сделаете возможность сдаться и посмотреть авторское решение с подробным разбором (при этом за решение 0 баллов). А ЛУЧШЕ дайте возможность получать авторский код квантами, в виде готовых решений подзадач (например, токенизация), снимая при этом баллы в зависимости от количества подсказок.

创建者 Суханов С С

Jan 27, 2019

Курс составлен очень плохо. Вопросы порой так сформулированы, что времени больше уходит не на поиск ответа, а на понимание того что хотел сказать автор. Знания на мой взгляд даются на полные. Даётся общее представление о библиотеке pandas и сразу идёт задание в котором знаний требуется больше чем в уроке. Зачем тогда вообще подбный урок если можно было сразу давать ссылку на документацию?

По математике также, очень много вопросов которые не объясняются в курсе и требуется либо знать заранее. Либо искать ответы самостоятельно.

Понимаю, что тема сложная, но курс сам по себе ужасен в не зависимости от сложности темы. Он отлично подойдет тем кто уже разбирается в данной областе и хочет еще больше разобраться. Если же у вас нет знаний по теме и вы не разбираетесь в библиотеках python о которых идёт речь в курсе у вас постоянно будут возникать проблемы.

创建者 Dmitrii M

Mar 15, 2016

Подготовка лекторов отвратительная. Снято в один дубль. Делать ошибки в коде и предлагать поискать ошибки и опечатки - просто великолепно. Курс далеко не самый дешевый, но при этом качество обучения низковато. Очень обидно, материал интересный и хочется его изучить, но по факту данный курс просто задает вектор обучения, а учиться уже приходится самостоятельно используя сторонние ресурсы. Учиться ради сертификата? Сомнительный довод. Если нет цели пройти специализацию, советую выбрать другой курс, благо выбирать есть из чего, и многие курсы обойдутся дешевле.

创建者 Alexander S

Mar 06, 2016

Странный баланс. Некоторые темы проговариваются очень подробно - для самых новичков, а некоторые другие - обучение плаванию бросанием с моста. Странные задания. На второй неделе краткие формулировки, требующие обращения молодых питонистов к кому-то опытному, на третей неделе - более подробные инструкции.

创建者 Kirill M

Dec 07, 2018

Очень плохое объяснение математических основ для анализа.

创建者 Лавренов Д В

Sep 28, 2018

Материалы по Python представлены, на мой взгляд очень бегло и очень поверхностно. И очень раздражает использование Python2 в обучении.

Представление же материалов по мат.аппарату отличное.

创建者 Semyon K

Aug 19, 2018

Использование Python 2 сразу же позволяет считать курс несколько устаревшим, несмотря на то, что адаптировать приведённые примеры под Python 3 не составляет труда.

创建者 Olga Z

Mar 20, 2017

Очень плохо объясняют. Многое из того что спрашивают в заданиях не было рассказано. Не дали список литературы где можно почитать подробнее.

创建者 Ali T

Aug 29, 2018

Отличный базовый курс!

创建者 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.

创建者 Viktor K

Apr 12, 2017

Прекрасный практический курс! За месяц очень многое узнал и о Питоне и об анализе данных. Никогда не думал, что смогу так быстро научиться решать достаточно сложные задачи на новом для меня языке

创建者 Siarhey T

Mar 22, 2016

Все очень удачно в этом курсе сложено. Есть небольшое "НО", всё же иногда информация подаётся в проброс, и от этого можно потерять нить событий. Некоторые важные вещи стоит осветить подробнее.

创建者 Петренко А

Oct 07, 2019

Несмотря на оставленную мной высокую оценку к курсу, считаю необходимым указать несколько замечаний.

1) Этот курс явно не для начального уровня в математике. Требуется достаточно серьезная подготовка либо наличие времени на то, чтобы все время гуглить и читать доп.литературу. У меня не было подготовки (институт окончил давно, да и внимание математики я не уделял должного, так как гуманитарий), но было свободное время. Очень помог сайт Емелина Александра по высшей математике. Можно сказать по этому сайту я действительно изучил за 2 месяца первые два курса высшей математики вуза))) То есть прошу обратить внимание, что мне потребовалось времени 2 месяца, а не месяц как указано в программе. Можно было бежать и вперед быстрее, но тогда был бы риск не усвоения материала, а это как показывает практика чревато последствиями в самые неожиданные моменты)

2) Требуются базовые знания в питоне. Здесь мне повезло. Перед этим я уже прошел курс с говорящим названием, поэтому в части кода больших проблем не возникало. Можно сказать больше, отточил навыки и узнал интересные приемчики, особенно на последней неделе курса.

3) Не совсем связанная подача материала, вернее даже не совсем ясно для чего нам говорили о некоторых вещах. Возможно я узнаю об этом на следующих курсах.

В остальном курс прекрасен))

创建者 Gleb D

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

创建者 Kuptsov A

Feb 16, 2016

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.