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
5,655 个评分
954 条评论

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 8, 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

GI
Mar 31, 2017

Курс замечательный, прошел его еще в октябре 2016, отзыв пишу спустя почти полгода, лекции из курса до сих пор периодически читаю, дабы оставаться в форме. Материал изложен кратко, доступно и по делу.

筛选依据:

51 - Математика и Python для анализа данных 的 75 个评论(共 926 个)

创建者 Горчичка

Oct 18, 2020

Курс - обучение боем. Это для меня!

创建者 Ali T

Aug 29, 2018

Отличный базовый курс!

创建者 Veronika D

Dec 22, 2018

Очень интересный курс, охватывает много областей математики, полезных для понимания алгоритмов машинного обучения и принципов анализа данных. Однако на мой взгляд некоторые важные и сложные темы были охвачены слишком бегло, я бы предпочла смотреть более длинные видео с объяснениями от лекторов этого курса, чем искать самой в интернете или читать учебники по теме...

创建者 Капкаев Т Р

May 24, 2020

Всё-таки нужно иметь чуть больше, чем нулевые знания по предмету: вроде бы заявлено, что курс базовый, но по факту лучше найти отдельные базовые курсы по Питону и/или по статистике, потому что здесь это скорее как напоминалка рассказывается.

创建者 Волкович М С

Mar 10, 2019

Маловато практических заданий, курс сам по себе довольно простой для тех, кто хотя бы немного в теме линейной алгебры, тервера и матстата. Но при этом лекции, тесты и задания (особенно 2й и 4й недели) достаточно интересные.

创建者 Александр В

Aug 24, 2018

Отличный курс! Местами не очень сбалансированный: сначала очень подробно даются основы, а потом тезисно более сложные вещи. Понятное дело, что в месячный курс не затолкаешь 2 года обучения в ВУЗе, но всё же)

创建者 Andrei S

Dec 17, 2018

Часто теории из занятий недостаточно для выполнения практический заданий. В итоге на практику уходит значительно больше времени, чем указано в описании курса.

创建者 Мария Р

Jan 9, 2019

Интересный курс, помогает освежить знания по математическому анализу, статистике, линейной алгебре.

Жаль, обучение идет на Python 2, а не на 3.

创建者 Alexander

Dec 28, 2020

Хороший курс для тех, кто ничего не знает про оптимизацию и анализ данных. Хорошо подобраны задания - позволяют освоить материал из лекций.

创建者 Авилов А М

Jun 7, 2020

Материал по теории вероятности и статистики без предварительных знаний довольно сложно понять.

创建者 Vadim K

Mar 18, 2018

The intro about python was boring as hell. What was the point of spending so much time on pandas if it's not used in the course (week 1 - 4). It might be much better if instead of all python on week 1 you would actually show how to make next assignment task with the help of python. For instance on week 4 nothing was about scipy in the lessons and the final task requires scipy and numpy a lot. The theoretical lessons are good to watch but don't help to achieve the result, it sometimes unbelievably hard to match what was said in the lessons to the python. So, the course is not actually math AND python, it's more like some python, some math, now do what you want with these two. This is not how people learn. Even with solid math background and senior level java expertise I struggled a bit with assignment tasks. I wonder what people without such a solid background will do. Hopefully most of the people taking this course are either just graduated or came to the course with good programming skills.

Conspectus for videos do help, but I assume most of the people are not reading them and just mark as "complete" immediately. And even with conspectus not everything is clear in the course and assignment tasks. I understand you want to make videos lighter and avoid talking about python too much, but then it would make much more sense to give separate small assignment tasks for each python/science part required in the course. For instance separate task for scipy.stats to became familiar with rvs, var and other methods.

创建者 Denis S

Apr 20, 2020

Много интересного материала, но к сожалению его подача фрагментарна и у Вас не возникнет целостной картины рассматриваемых предметных областей. Без изучения дополнительных материалов (и практического его применения - решения задач) курс мало эффективен. Ссылка на дополнительные материалы есть, но они из себя представляют многотомные книги. То есть представьте 4 тома Войны и Мира, которые заменили 10 листами А4. Я бы рекомендовал авторам значительно увеличить объем прикладываемых конспектов к лекциям, сейчас они практически один в один. Вот если бы в них кратко был изложили бы "толстые книги" и увеличили бы их объем раз в 10, то пользы от них и от "именно курса" было бы значительно больше. А так просто общее знакомство с несколькими предметными областями высшей математики широко используемых в Data Science, без значительного дополнительного изучения будут провалы в знаниях. Что потом может негативно сказаться на изучение последующего материала ("... Я так думаю" (фильм "Мимино")). P.S> На форуме, активное участие авторов курса было 4 года назад, сейчас как-то тихо, что тоже нехорошо для изучения курса, есть "Телеграмм", но об этом знают не все.

创建者 Valeriia

Apr 10, 2016

Часть с матричными разложениями (3 неделя) была не самой удачной. Материал объяснялся скомкано, сжато, много важных шагов алгоритмов было пропущено. В слайдах много опечаток, не понятных картинок. В конспекте, прикрепленном к этой неделе, ситуация не лучше. Либо много опечаток, либо совсем не очевидные выкладки, нет объяснений этих выкладок, хотя в конспекте никто не ограничивает по времени. Спасали только остаточные знания по вычислительной математики. Зато последняя неделя удалась. Теорвер был объяснен понятно, не было ошибок, все четко. Спасибо за последнюю неделю, поняла гораздо больше, чем в свое время в универе.

创建者 Gregory F

Nov 8, 2017

Мне не понравилось изложение теоретических частей. Прям как школьник перед доской пересказывает выученные понятия. Такое ощущение возникает, что лектор не понимает, о чем говорит. В то же время, в начале курса обещали, что будут объяснять (а получается пересказ учебника, который можно и самому прочитать).

Это плохо сказывается на понимании таких теоретических частей. Так что если вы в математике не очень - в интернете есть целые сайты "высшая математика для чайника".

Но дальше, на более практических темах преподносится материал уже интересней.

创建者 Nikolay G

Mar 6, 2016

Курс интересный сам по себе.

3/5 за то, что в момент подачи теоретической информации, в большинстве случаев нет примеров использования на практике. В результате, вместо того, чтобы тратить по 5-6 часов в неделю - уходят все выходные для того, чтобы понять, какие величины использовать каким образом.

Возможно, вопрос моей низкой базовой подготовки в этом направлении.

В целом - вы молодцы.

创建者 Alexander T

Jul 10, 2018

Курс откровенно слабоват по сравнению с последующими курсами специализации. Питон хорошо бы давать в значительно большем объеме. Иначе даже те, кто хорошо владеют другими языками программирования, на последующих курсах будут тратить до 90% времени на изучение необходимых приемов обращения с данными в питоне, а не на предметные упражнения.

创建者 Olga V

Jun 11, 2018

Расчитывала на Питон. Оказалось, что базовая математика - есть, а Питона - нет. Соответственно, время, указанное на выполнение задач по программированию далеко от действительности. Для самостоятельного изучения информации вне курса, смысл в курсе сужается до необходимости получения сертификата. Мои ожидания не оправданы.

创建者 Александр

Sep 2, 2020

Мне кажется, что подача материала очень плоская. Не чувствуется, что преподаватель хочет объяснить суть, а просто несется по синтаксису. Сравнивая с теми же лекциями МФТИ по Алгоритмам от Хирьянова - небо и земля.

创建者 Katherine K

Aug 3, 2018

The first part was okay but the statistics course is awful. I spent 90% of my time just to understand very vague questions and tasks and only 10% to implement.

创建者 Maslova A O

May 11, 2020

Недостаточно практических материалов, которыми можно воспользоваться при выполнении больших заданий. Тесты в видео лагают и с ошибками.

创建者 Andrey K

Sep 5, 2017

Математическая теория дается малопонятно для тех, кто ранее эти темы затрагивал только поверхностно.

创建者 Maxim V

Jan 28, 2017

Очень плохо даются объяснения. Мне было трудно понимать без дополнительного материала

创建者 Артеменко Я

Sep 13, 2019

Если не знаешь математику и python - слишком сложно, если знаешь - слишком легко.

创建者 Яскевич А С

Apr 13, 2019

Too simple and incomplete (At least for me, as a MIPT stident)

创建者 Козлов И А

Feb 25, 2019

долго ждать требуется, пока люди проверят