Хорошая картинка, огромный минус чистый академический язык непонятный обывателю. Читают студенты как по учебнику. Было бы понятней если бы они отвлеклись от формул и расскаазали о причиноследственных связях: почему именно так лучше решить задачу, как люди пришли к этому, ненаглядно сплошные формулы и скрипты без обьяснения типа вот смотрите аксиома, а почему так...

This one is truly amazing. For a long time, I was looking for a statistics course that's neither oversimplified (like, learning the definition of the variance for good half a year), nor too complex (making me lost right away). This course is the very reason I've enrolled to the whole specialization, and I don't regret it. It gave me clarity about various commonly used tests, and a flavor of when and how I should use those.

Dear course instructors, thanks for you work, and please consider translating this one into English. There are many people out there, who would benefit from it.

Шикарные знания в части аб тестирования + проверки факторов в регрессионной модели, чистый кайф. Спасибо Вам большое! Мне лично было очень тяжело понимать логику аб тестов, до сих пор буду вспоминать как страшный сон

Ужасно тяжёлый курс. Колоссальный объём материала, кошмарные задания по программированию. Объём работы никак не соответствует четырём неделям.

До прохождения курса у меня не было никакого бэкграунда в математической статистике. Курс показался мне сложным.

Я поставлю 5 звезд, т.к. указано "Advanced Level", в противном случае моя оценка была бы ниже.

Мне понравилось: объем предоставленного материала с т.з как статистики, так и имплементации в Python, формат квизов и прочих заданий.

Мне не понравилось: слишком научное и при этом неподробное изложение материала, после которого не приходит интуитивного понимания происходящего; неочевидная структура курса.

Мне очень помогли пройти этот курс бесплатные курсы на stepik.org от Анатолия Карпова (Институт Биоинформатики). Я однозначно пройду все его курсы по основам статистики полностью для закрепления и структурирования материала.

Курс очень насыщенный, наконец с реальными практическими задачами и примерами. Очень порадовала неделя 4 - интервью со специалистами, решающими реальные задачи анализа данных. Наверное, самый интересный и полезный курс из всех. На неделе 4 советую обязательно пройти тесты - они расширяют лекционный материал и дают новые знания.

По недостаткам. Мне лично не хватило систематизации и немного более "человеческого" изложения. Поясню. на протяжении курса проходили много различных критериев, применяемых в различных ситуациях. Но не было в итоге какого-то общего, обобщающего занятия, в котором бы была показана ретроспектива курса и наглядно показаны все пройденные критерии (например, в виде таблицы - какие задачи может решать, к какой шкале применяется, какая нулевая гипотеза рассматривается, какие требования к данным и т.п.). Под "человеческим" изложением я понимаю, что можно было бы дополнительно переводить некоторые понятия (например, формулировки нулевых гипотез) с математического языка на более простой. Ещё из пожеланий - сопровождать ipython-ноутбуки в уроках комментариями, что и зачем делается (комментарии есть только в уроке про регрессию). И последнее - почти "мёртвый" форум.

Судя по тому, что в специализации уже больше года не происходит ничего нового - и эти мои пожелания не будут приняты во внимание, но поступающим, думаю, будет полезно иметь это в виду и сформировать правильные ожидания от курса.

Лектор очень плохо объясняет: старается использовать сложные термины, что может возвышать его в глазах девушек, но не помогает учебному процессу. Делает много отступлений, чтобы показать какими серьезными и сложными делами он тут занимается, а это время можно было бы потратить на простое и доступное изложение материала.

Курс дал общее, и что важно неповерхностное понятие о мат. статистике, о том, как она применяется в задачах Машинного Обучения

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

Много полезной теории

Полезно, но очень скомканная подача

Замечательный , сложный курс.

Лучший курс специализации. Однако тест по ранжированию это какой-то кошмар.

Спасибо за отличный курс!

В целом, отличный курс. Позволил освежить, упорядочить и обновить знания мат статистики. Преподаватели рассказывают живо и интересно. Единственное огорчение, что во всем курсе был только одно задание, оцениваемое сокурсниками. Мне кажется? именно с помощью таких заданий можно закрепить знания в построении выводов по данным.

Я бы поставил этот курс на второе место по полезности (на первое место стоит отправить 2 курс специализации).

Этот курс учит как действительно работать с данным и принимать решения на данных. Значение построение выводов по данным сложно переоценить, т.к. это является итогом работы любой модели.анализа

прошёл 5 курсов из этой специализации, никому не советую проходить больше двух первых, потому что цена - качество не соответсвуют

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.

Довольно насыщенный курс!

Отлично велись лекции по статистике, хоть и затрагивалось не все аспекты, главное было очень интересно. В лекциях по статистике это важно, очень.

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)

Замечательный курс! Очень полезен для изучения и усвоения науки о данных, их осмысления и осознанного применения.

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.

The course by itself was very interesting and exciting. I learned a lot of new things. However, I didn't like the structure of the course, all major tasks are in the very end and you have to go back and revisit every video in the course. I would rather give a task for each method right after the video. In the final tasks you should be able to pick the method you like, but the task should be clear and it should be easy to check yourself. Right now, not for every task it is clear what to do and not always clear how to check your results before submitting the task.

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