«Машинное обучение и анализ данных»

Алексей
Швец

Очень хороший старт, позволил многое вспомнить и систематизировать. Если есть понимание из мат. анализа, линейной алгебры и статистики, то можно смело браться за курс, если нет, то лучше где-то приобрести перед началом. Команде, работавшим над курсом хочется сказать слова благодарности и пожелания не снижать планку в дальнейшем.

Вадим
Аюев

Отличный курс от одного из лучших учебных заведений России. Прекрасно подойдёт для желающих начать изучение Machine Learning. В достаточной степени образно объяснены базовые понятия, приведены примеры и ссылки для дальнейшего самостоятельного изучения материала (или повторения забытого после вуза). Практические задания просты и снабжены исчерпывающими примерами.

Курс рассчитан на аудиторию с навыками программирования, хотя задания более чем на 20 строк кода здесь не встречаются.

Степан
Леонтенко

Курс позволяет освежить в памяти основы математики, которые были успешно забыты после полученных зачетов и экзаменов в институте. Позволяет изучить что-то новое как для меня была статистика и Python. И всё в курсе очень профессионально и доступно подано, так что хочется учиться и выполнять проверочные работы, что, например, не всегда наблюдается в том же институте. Остался очень доволен курсом и планирую дальше продолжать специализацию.

Анна
Зверева

Большое спасибо за курс!

Я в данный момент приближаюсь к завершению своей подготовки по машинному обучению и вскоре буду искать работу. Ваша серия курсов очень помогла в освоении этого тернистого пути. Хотелось получить именно глубокое понимание обсуждаемых тем. И 41 из 1058 (надеюсь, только пока) место в конкурсе kaggle от Bosch, на мой взгляд, подтверждает высокое качество освоения материала.

К сожалению, лично для меня освоение такой масштабной области как машинное обучение, оказалось физически и психически слишком неподъёмным при совмещении с основной работой. Поэтому бросила работу и последние месяцы плотно занимаюсь обучением. О чём, кстати, не жалею. Качество усвоения намного выше, чем при учёбе только по выходным.

Василий
Гречихин

Хочу поделиться несколькими мыслями о курсе "Математика и Python для анализа данных".
Я увидел рекламу этой специализации на хабре и решил пройти её в качестве знакомства с анализом данных и машинным обучением.

Очень понравилась адекватная разбивка по неделям, удается идти по графику без спешки, в отличие от многих других курсов.

Большое спасибо за курс!

Иванов
Александр

Шикарный курс. Особо благодарен за задачу про червивые яблоки из Турции. Благодаря ей я до сих пор не помню формулу Байеса, но теперь пониманию и в любой момент могу воспроизвести. Почему-то это главный восторг. Спасибо, Евгений. Так же хочется еще раз поблагодарить Евгения за отзывчивость в слэке и объяснение отличий доверительных интвервалов от предсказательных.

Помимо статистики, очень классное и внятное объяснение математики было в целом. Может только про определитель и свд западает, я скоро забуду опять, как-то интуитивного понимание не сложилось в голове. Зато понял методы оптимизации и матричные операции. Спасибо!

Андрей
Лаврененко

Хочу поблагодарить преподавателей за очень и очень приятную подачу, приятную в том плане, что они рассказывают достаточно доступно, интересно и в то же время после просмотра ты понимаешь, что узнал что-то реально полезное и, по обычным меркам, сложное, хотя вот сложность из-за подачи как раз и не ощущается, потому что приводятся очень хорошие примеры и аналогии.

Приятно, что преподаватели сами по себе очень компетентные люди, интересующиеся тем, чем занимаются. Понравился раздел "Дополнительные материалы", где приводятся различные интересные ссылки на ресурсы, статьи и картиночки. В общем, огромное Вам СПАСИБО!

Foreign
student

As a former MIPT alumni, I enjoyed with brilliant teaching of Emely Drayl, Viktor Kantor, Evgeniy Sokolov and Evgeniy Ryabchenko. They helped me to brush up my knowledge in Linear Algebra and Probability and begin to learn Python at last (currently I work on C++). Great thanks!
Hope to prolong this spec study with enthusiasm, hope to realize my future projects with help of taken courses.

Дмитрий
Васильев

Были очень интересные практические задания. Некоторые из них потребовали довольно много времени, но это того стоило. Параллельно пришлось подтягивать математику, что очень полезно само по себе. Тем, кто будет проходит этот курс в будущем, рекомендую освежить знания по статистике и теории вероятностей — это сильно пригодится.

Из преподавателей отдельно отмечу Евгения Соколова, который очень просто и доступно объяснил тему решающих деревьев. Еще запомнилась одна из лекций Эмели Драль, где она на примерах показала типичные ошибки начинающих специалистов по анализу данных. Остальные ребята тоже отлично справились со своим делом.
Курс очень крутой. Ни разу не пожалел, что записался.

Анна

25 лет, по образованию специалист по информационной безопасности, около 3 лет работала разработчиком.

«Взяла этот курс, так как очень люблю машинное обучение и анализ данных. До этого проходила курсы от зарубежных ВУЗов, как только появился курс на русском языке — сразу записалась. Хотя многие темы были мне известны, все равно было интересно и полезно (особенно статистика!), и были новые материалы, с которыми не работала.

Выполнила первый проект — хорошо документированный, интересный, наиболее приближенный к науке и практике.

Огромное спасибо создателям курса за проделанную работу!»

Сергей

«Ребята, вас бы к нам в МГТУ им. Баумана (лет 5 назад). Спасибо за специализацию! Эмели и Евгений Соколов очень просто и понятно объясняют, хочется увидеть вас в живую .Евгений Рябенко и весёлая статистика — неразделимые вещи. Виктор умеет очень непринужденным тоном говорить о мат. анализе, как будто это тапочки, которые он вчера оставил на обувной полке».

Константин

Окончил экономический факультет МГУ в 1989 году. Занимался внедрением систем ERP, экономическими исследованиями.

«Многое из курса нам преподавали еще в 80-х. С удовольствием осознал, что метод опорных векторов, SVM, мы проходили вскоре после его открытия, математика ведь не была нашим профильным предметом!

На курсе оценил практичность и простоту реализации некоторых вещей. Меня интересуют анализ временных рядов и методы кластеризации. Очень понравилось, как было сделано занятие по тематическому моделированию, но я лично не знаю, где это применять.

Почему-то я больше слышал про R , а не про Python, вначале это настораживало. У меня был неплохой опыт программирования на С, меньше С#, С++.

Александр

Студент киевского политеха, факультет прикладной математики.

«Очень крутой курс, все понравилось! Преподаватели просто топ, единственное — добавил бы еще практики. Курс сделан на высоком уровне, особенно понравилось преподавание Виктора и Евгения, импонирует их стиль подачи информации.

Курс сделан доступно, понятно. Здорово, что всегда есть возможность получить ответ на свой вопрос в чате.».