Chevron Left
Retour à Математика и Python для анализа данных

Математика и Python для анализа данных, Institut de physique et de technologie de Moscou

4.8
3,869 notes
653 avis

À propos de ce cours

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....

Meilleurs avis

par 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

par 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.

Filtrer par :

620 avis

par Nikita

Apr 20, 2019

Математику вы тут не узнаете. Но вектор направления, какие темы нужно повспоминать дан правильный. В конце есть подборка необходимой литературы.

par Ломов Михаил Юрьевич

Apr 17, 2019

Интересный курс, который дает в общих чертах понимание и практический опыт использования языка Python и пакетов для выполнения научных и инженерных расчётов для задач анализа данных.

По моему субъективному мнению, данный курс может потребовать от слушателя, не имевшего ранее знакомства с курсами теории вероятности и мат. статистики, дополнительного изучения данных предметов помимо представленного материала в видео лекциях.

par Яскевич Александр Сергеевич

Apr 13, 2019

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

par Yuliia Horodnycha

Apr 03, 2019

Не для новичков. Очень много теории, в тестах спрашиваются те вопросы, которые не поднимались на лекциях и дополнительные материалы (статьи, книги) по ним не были указаны. Нет подхода "от простого к сложному", простых заданий по программированию вообще не было, только объяснили как устанавливать библиотеки и вот уже пиши первый сентимент анализ. Курс дает обзорный набор тем, которые нужно потом изучать самостоятельно. Кого-то сложности мотивируют, а кого-то наоборот. Из плюсов - дружелюбное комьюнити в телеграмме.

par Viktoryia Gruzitskaya

Apr 01, 2019

Sehr gut!

par Daniel Bulgadaryan

Mar 29, 2019

Очень сжатое и поверхностное изложение всех тем, без периодического гугления курс проходить довольно затруднительно. Человеку, незнакомому с математикой и программированием, этот курс вряд ли может быть очень полезным. Надеюсь, что здесь хотя бы освещены все темы, которые нужно изучить самостоятельно для дальнейшего прохождения курсов специализации.

par Anna Ivanova

Mar 29, 2019

Курс, который когда-то помог мне найти первую работу в анализе данных. Рекомендую его всем, кто хочет войти в эту область.

par Mametkulov Maxim

Mar 27, 2019

Very good course, surely recommend

par Томилов Иван

Mar 26, 2019

Курс очень понравился! Я узнал много нового и интересного.

par Никита Буров

Mar 25, 2019

круто