Chevron Left
返回到 Построение выводов по данным

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

4.7
832 个评分
120 个审阅

课程概述

Влияет ли знание методов анализа данных на уровень заработной платы? Работает ли система оценки кредитоспособности клиентов банка? Действительно ли новый баннер лучше старого? Чтобы ответить на такие вопросы, нужно собрать данные. Данные почти всегда содержат шум, поэтому утверждения, которые можно сделать на их основе, верны не всегда, а только с определённой вероятностью. Строить наиболее корректные выводы и численно оценивать степень уверенности в них помогают методы статистики. Как можно оценивать неизвестные параметры системы по небольшому количеству наблюдений? Как измерить точность таких оценок? Какие данные нужны, чтобы ответить на ваш вопрос, и на какие вопросы можно ответить с помощью уже имеющихся данных? Вы узнаете все, что нужно для успешного превращения данных в выводы — организация экспериментов, A/B-тестирование, универсальные методы оценки параметров и проверки гипотез, корреляции и причинно-следственные связи. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

热门审阅

PK

May 04, 2018

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

SM

Jun 27, 2016

Интересный и достаточно сложный для меня курс. Не хватает только методички с кратким описанием основных методов, критериев и условий их применения.

筛选依据:

76 - Построение выводов по данным 的 100 个评论(共 117 个)

创建者 Федор Е

Jul 10, 2018

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!)

创建者 Александр Т

Jul 10, 2018

Из четырех первых курсов этот - самый сильный как по объему материала, так и с методической точки зрения.

创建者 Daniil B

Aug 03, 2018

Многие детали, конечно, не осилил, но было интересно

创建者 Andrey K

Oct 14, 2018

Видео лекции можно слушать по дороге на работу, а вот на практические задания и тесты нужно выделить время. Первые недели - просто ответы на тесты, минимальное использование ноутбука. Дальше - все больше времени требуется для прохождения домашнего задания.

За ~ 8 выходных дает представление о методах статистического анализа и условиях их применимости.

创建者 Петров И В

Sep 27, 2018

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.

创建者 Kuznetsov A S

Aug 13, 2018

Пока наиболее интересный в плане подачи курс из пройденных в специализации.

创建者 Гориненко А

Nov 18, 2018

Огонь и вскрытие мозга! То что нужно, чтобы не заболеть альцгеймером

创建者 Селезнев Н В

Jun 17, 2019

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

创建者 Ооржак А Ю

Jun 28, 2019

Замечательный курс! Спасибо

创建者 Gulnur B

May 29, 2019

Много полезной теории

创建者 Юрий К

Jul 20, 2019

Доступно, логично

创建者 Волкович М С

Aug 02, 2019

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

创建者 Митягин К С

Aug 06, 2019

Сложный и интересный курс!

创建者 Песин М Г

Sep 20, 2019

Нудная тема, по началу для меня была очень тяжелая.

Но спасибо огромное преподавателям, Евгению и Эмели!

Хоть видео лекций мною воспринимались довольно плохо, тем не менее замечательные конспекты этих же лекций и видео с практиками (я прям себе в ноутбуки перепечатывал все комментарии преподавателей) помогли не только не потеряться, но и разобраться в теме.

Отдельно хочу отметить тестовые, контрольные и практические материалы. Чем ближе к концу недели приходишь, тем больше понимаешь тот невероятный объем работы, который Евгений с Эмили провели, чтобы помочь нам, слушателям, понять материал. Именно в этих заданиях чувствуется тот объем работы и энтузиазма, который был вложен в курс. Именно благодаря практикам и тестам у меня получилось понять такую сложную тему (а в институте-то, когда мы эту тему проходили, понять ее мне так и не удалось: зачет кое-как получил и забыл как страшный сон).

Так что, еще раз спасибо преподавателям. 4-й курс, пожалуй, лучший курс этой специализации!

创建者 Korobov P

Sep 01, 2019

Лучший курс специализации.

创建者 Alexander S

Nov 03, 2019

Спасибо, особенно за AB-тестирование, для меня это самый тяжелый курс по сравнению с предидущими из специализации.

创建者 Юрков А М

Nov 06, 2019

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

创建者 Самохвалова Е

Oct 06, 2019

Из 4 пройденных на данный момент курсов специализации этот оказался самым сложным и самым интересным. Спасибо авторам!

创建者 Андрей С

Sep 24, 2019

самый классный курс со всей специализации! материалы разобраны очень качественно. очень интересные задания из последней недели!

创建者 Vengrus P I

Nov 06, 2019

Very good! Must have for Data Analyst, however, it will take more hours than told. 3 times more))

创建者 Новикова Е

Oct 31, 2019

Интересно! Много практики

创建者 Нехорошев Д А

Nov 01, 2019

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.

创建者 Nikita A

Nov 15, 2019

Очень интересный курс, сложные задачи, прекрасные преподаватели!

创建者 Roman K

Nov 17, 2019

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

创建者 YaMolekula

Dec 16, 2018

1) Не рассмотрен вариант V-меры Крамера для вариационного ряда со связками, что может ввести слушателей в заблуждение.

2) Считаю что курс нужно растянуть на большее количество недель, так как хотелось углубиться в каждую из тем, переслушать все лекции, но времени хватало лишь на прохождение.