学生对 莫斯科物理科学与技术学院 提供的 Построение выводов по данным 的评价和反馈

Курс крайне интересный и очень полезный практически, единственное что надо учитывать - это то, что он требует большого количества времени для вдумчивого освоения материала. Время, номинально отведенное на выполнение заданий/освоение теории, действительности соответствует всеьма слабо, по крайней мере в моем случае времени на выполнение тестов/упражнений уходило в разы больше, чем заявлено в описании.

Очень сложный курс! Особенно добила последняя неделя, 4 задания на полную проверку знаний. Оказалось, что достаточно сдать только 2 из них, но я рекомендую сделать все, так как прокачивает очень классно!!!! Спасибо организаторам курса, в университете учила семестр параллельно мат стат, однако препод дал в 5 раз меньше знаний в сравнении с вашим курсом! Безумно благодарна!

Если вы практически ничего не помните из статистики перед этим курсом - не отчаивайтесь! Материалов предлагаемых в этом курсе достаточно, чтобы освоить предлагаемый статистический аппарат. И вообще, статистика, оказывается, бывает даже очень увлекательной.

Пока мой самый любимый курс в специализации. Он напоминает насколько случайны выводы полученные по выборке. Спасибо Евгению, что смог настолько информативно (сжато и не теряя в понимании) передать учебник по мат. статистике.

Из четырёх курсов специализации это пока что лучший. Нет проблем с устаревшими или мертвыми библиотеками, много практики, теория изложена хорошо (с учетом краткости).

Очень понравилось, что тесты стали с практикой. Чем больше практики, тем лучше усваиваешь знания!

Пожалуй, самый сложный из 4 пройденных курсов, в рамках данной специализации

Отлично! Все понравилось. Наверно самый познавательный курс)

Очень беглая информация и мало заданий. Хочется больше практики и информации

Абсолютно невнятное объяснение теории после которого довольно сложно решить задачи из Quiz-ов не прибегнув при этом к помощи (и немалой) дополнительных источников информации. Также одной из серьезных проблем курса, как, впрочем, и всей специализации в целом, является неумелая постановка задач преподавателями. Молодые люди, ведущие курс, часто забывают о том, что они читают лекции не для своих ровесников и одногрупников, а также и для людей, которые изучали данный материал 20 лет назад и более. К сожалению, подача материала практически во всех курсах специализации - отвратительная, кроме, пожалуй, лекций, которые читает Евгений Соколов.

Во-первых теория дается слишком кратко, во многих местах вывод формул вообще не очевиден. Потом приводится пример, который сгенерирован из какой-то прдуманной выборки типа просто распределение точек на графике. Опять таки очень маленький и искусственный. Далее даются уже задачи из реальности, к которым вообще непонятно как приступить, так как по прочтенным лекциям невозможно понять как анализировать данные. В тестах приводятся задачи, а как их решать ? Не было достаточно примеров и вообще не объяснялось как решать. Голая теория с куей формул не помогает.

Курс понравился. Много слышал, что это один из самых сложных курсов специализации. Не могу подтвердить. По мне, так этот курс, намного легче чем 1-й и 2-й. Возможно это связано, что до начала обучения у меня совсем не было знаний из высшей математики (линал, матан, тервер, матстат) и буквально поверхностные представления о python. Поэтому на 1-м и 2-м курсе мне потребовалось восполнять пробелы, а к 4-му курсу я подошел уже в полном вооружении. Выражаю благодарность преподователям.

Пожалуй, самый сложный курс, но он заставляет разбираться самостоятельно с заданиями в тестах, а это тоже нужно уметь. Вся специализация просто отличная, однако конкретно 4 курс я бы оценила на 4.5. Добавьте, пожалуйста, в уроки практических задач с вычислениями и более подробные описания (именно описания, а не указания на готовую функцию с уже подставленными параметрами) в тестовые задания.

Понравилось подача всего материала на доступном языке и серия интервью с экспертами, с примерами из разных отраслей. Конспекты и материалы по теме достаточно предметны и по сути, баланс глубины стат теории и мат обосновании радует.

Курс показался сложнее первых трех, но при этом по-своему интересней. Для некоторых заданий одних лекций не хватало и требовалось вникнуть глубже в материал, что зачастую очень полезно. В остальном все на высоком уровне, спасибо!)

Курс помогает освоить такие фундаментальные методы, как постановка гипотез и даёт интуицию на то, какой критерий нужно применить в конкретной ситуации. Если вы хотите не просто подкручивать гиперпараметры xgboost-а, то вам сюда)

Самый полезный и информативный курс из первых четырех. Многие пишут, что очень сложный из-за манеры подачи материала. Но все гораздо понятнее и даже интереснее, если предварительно пройти курс по основам статистики на степике.

Очередной отличный курс! С точки зрения структуры, возможно, это самый лучший курс из первых четырех! Отличная подача, все разложено по полочкам, множество примеров и интересных заданий! Спасибо огромное преподавателям!

хороший курс по статистическому анализу: основная теория, пример, разбор ошибок анализа. рекомендую.

отдельное спасибо авторам за работу. и спасибо за постоянную обратную связь, чего так не хватало в предыдущих курсах.

Несмотря на вынужденное отсутствие фундаментальности знаний, материал подаётся системно, что очень важно. Радует, что сразу же было показано, как применить полученные знания и навыки на практике.

Из всех четырёх курсов - этот был для меня самым сложным, но дал хотя бы приблизительное понимание о том как работает статистика, чего не дал мне, например, курс по статистике в моём вузе.

немного суховато, так что приходится искать инфу на других курасах, но если стараться, то и этот материал можно понять, но для меня было затруднительно, спасибо за проделанную работу!

Классный курс, заставил меня жестко ботать)

Было бы еще лучше, будь больше заданий, проверяемых сокурсниками (например, по одному на каждую неделю) - так материал усваивался бы лучше

Главное достоинство курса - тесты. В меру сложные и помогающие лучше осознать материал, особенно если реализовывать все руками, а библиотечные методы использовать для самопроверки

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.