Chevron Left
Volver a Математика и Python для анализа данных

Математика и Python для анализа данных, Instituto de Física y Tecnología de Moscú

4.8
3,617 calificaciones
624 revisiones

Acerca de este Curso

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....

Principales revisiones

por 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

por 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.

Filtrar por:

595 revisiones

por Басалаев Макар

Feb 18, 2019

Thanks!

por Кроо Дмитрий Станиславович

Feb 18, 2019

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.

por Бочко Михаил Георгиевич

Feb 17, 2019

Возможно, сложно понять математику людям, которые её не видели со школы и лет до 30, а так классно, молодцы!

por Mashchenko Mikhail

Feb 10, 2019

Курс хороший. Гуманитариям стоит готовиться к возникновению сложностей почти на каждом этапе. Тем не менее, внимательное изучение всех материалов курса в совокупности с активным использованием Google должно помочь: некоторые моменты (очевидные для математиков) не объясняются, из-за чего требуется тратить гораздо больше времени на обучение.

Пожалуй, единственный негативный момент - первое задание по программированию.

por Vitaliy Ilyin

Feb 06, 2019

Excellent course to brush up on basics of python, linear analysis and probability theory. Builds a great base for the further learning of ML.

por Клочков Павел Александрович

Feb 02, 2019

Это было интересно и увлекательно!

por Sergey Khanyukov

Feb 02, 2019

ML wird in diesem Kurs nicht oberflachlich, sondern tief gelehrt. In manchen Kursen lernt man meistens wie verschiedene Bibliotheken lediglich angewendet werden. In deisem Kurs werden Informationen geliefert, wie ML eigentlich funktioniert. Dies Kurs von MFTI and Yandex ist fur jene geeignet, die wollen ML auf einem professionellen Niveau verstehen und anwenden.

por Anton Gorev

Feb 02, 2019

Worst course I have ever seen. Explanations are unclear, examples are not demonstrative and tasks are stated so, that you have to read someones mind to figure out what you have to do.

por Kuzminich Siarhei

Jan 30, 2019

Даже по прошествии 10 лет после окончания ВУЗа, хоть и со скрипом, но въехал в материал =)

por Ekaterina Skvortsova

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.