Изучите методы анализа данных для бизнеса и науки, 7 курсов

Проходила курс "основы анализа данных и python" 3 дня! Для меня эта область является совершенно неизученной и сложной. Однако, чтобы поступить в университет на магистратуру мне необходимы был сертификат по данной тематике. Я, с надеждой, что получу сертификат, прошла обучение и далось мне это нелегко, но сертификата нет и все мои старания напрасны! Я очень разочарована в данном сервисе! Перед тем, как проходить курс, необходимо людей ставить в известность, что прохождение курса не дает сертификат! Теперь сертификата у меня нет, но зато у вас будет гневный отзыв!

Почти закончила курс по аналитике данных, курс очень насыщенный, очень много полезной информации, которая грамотно подается. Достаточно гибки сроки сдачи проектов. Помощь менторов и координаторов при любых трудностях.

Выбрала курс "Полный курс по анализу данных". Пока только на половине пути. С гугл таблицами проблем почти не было. SQL намного сложнее оказался для меня. Сейчас изучаю Python чуточку сложновато. А так можно попросить помощи менторов, в течении дня ответят даже в выходные. И так же периодически проходят вебинары на разные темы.

Прошел курс Яндекс Практикум (ЯП) «Математика для анализа данных». Очень рекомендую всем, кто интересуется математикой. Так как для меня это был первый опыт обучения онлайн, хотел бы начать свой отзыв с общего комментария о том, что такое Интернет образование вообще, а затем уже перейти к особенностям данного курса. Онлайн учеба имеет неоспоримое преимущество в гибкости – заниматься можно в любое удобное время: идеально для тех, кто сочетает работу и учебу. Также преимуществом по сравнению с обычным подходом к учебе является интерактивность. Учебник и задачник объединены в один курс, соответственно не приходится «скакать» между учебными материалами. В отличии от бумажной книги в онлайн курсе можно давать визуализации (например, 3D графики, которые можно покрутить, или графики, в которых можно менять параметры и многое другое), чем активно пользуется ЯП для лучшей подачи материала. Ребята из ЯП своевременно распознали, что помимо чтения материалов курса и решения задач для полноценной учебы необходимо услышать материал. Для этого постоянно проходят лекции, записи которых остаются доступными для просмотра в удобное время (многие смотрят их за завтраком). В ходе таких лекций лучше акцентируются многие важные моменты и, хотя это не обязательно для прохождения курса, я очень рекомендую их смотреть. Бонусом вы получаете дополнительную мотивацию к обучению, т.к. ничего не заряжает лучше, чем пример человека, который сам любит предмет, о котором он говорит (в данном случае я имею в виду Эрнеста Глухова, чей цикл лекций я смотрел). Таким образом для того, чтобы полноценно приблизиться к очному образованию, не хватает только элемента проговаривания пройденного материала (типа коллоквиума в институте). (Когда-нибудь и этот элемент обучения будет доступен онлайн и тогда не останется причин поступать в ВУЗ, все можно будет пройти на онлайн курсах). Переходим к предмету обучения – собственно математике. Еще лет тридцать назад основным приложением математики была физика и инженерные специальности. Все очень сильно поменялось за прошедшее время в результате развития компьютеров, математика вторглась в области, с которым она раньше совсем не ассоциировалась, например, на курсах было много биологов и лингвистов. Понимание и умение практически использовать математику и статистику становятся необходимостью для всё большего числа специалистов. Ну и помимо практического применения, математика — это просто очень интересно! На курсах вас познакомят с числом е, которое возникает в разных разделах математики тут и там и, кажется, совершенно неожиданно. Расскажут, как устроен поиск по новостям в агрегаторах или как устроен алгоритм рекомендаций по фильмам или музыке (и при чем тут векторы). Подготовят к лучшему пониманию работы нейросетей. Научат находить зависимости между самыми разными величинами (например, возрастом собаки и частотой виляния ее хвоста). Познакомят с логнормальным распределением и намекнут как оно связано с ценами на недвижимость в Москве. Как устроены простейшие алгоритмы распознавания образов и при чем тут теория вероятностей. И это только лишь небольшой список интересных тем, в которые вы либо погрузитесь, либо пройдетесь по касательной на этом курсе. Очень помогает в учебе легкость изложения тем. Создатели курса старались представить материал в максимально доступной форме, используя жизненные примеры, ассоциации и даже юмору (в пределах приличия) есть место. Сильной стороной курсов ЯП является их практическая направленность. Помимо собственно теоретической математики, курс учит работе с математическим аппаратом на Python. Этим он отличается даже от международных курсов от университетов «с именем». Все задания на Python также интерактивно встроены в курс, что очень удобно. В заключение, хотел бы пожелать ЯП дальнейшего развития этих курсов и доведения их до уровня совершенства, который они заслуживают.

Сегодня закончила курс "Математика для анализа данных". Курс показался очень интересным. Я работаю ученым и проводила обработку результатов исследований, но после курса взглянула на статистику вообще под другим углом, также познакомилась с новыми полезными методами обработки данных. Почти вся теория подкреплялась какими-то примерами. Очень понравилось, что показана реализация всех методов в коде, прям бери и делай на своих данных. Я по образованию биолог, могу сказать, что даже с учетом отсутствия профильного образования, сто процентов заданий можно решить без посторонней помощи, лично я с кураторами не общалась вообще, проходила курс в своем режиме. Первые модули курса мне показались довольно понятными и особых проблем не вызвали, на каких-то темах, особенно на теории вероятности и статистике приходилось дополнительно смотреть какие-то лекции, чтобы разобраться. Однако выполнить задания урока можно было бы и без дополнительной информации, смотрела скорее для того, чтобы у себя в голове уложить знания. Видно что люди, которые создавали курс, не зря едят свой хлеб. Информация хорошо структурирована, почти во всех задачах ты точно понимаешь что от тебя хотят и где в уроке можно найти информацию, необходимую для решения задачи, если в коде ошибка, то показывают подсказку какой параметр проверить, практически нет ситуаций, когда у тебя затык, и ты тратишь кучу времени впустую. В общем впечатления остались только положительные, курс рекомендую всем кто хочет понять, что лежит в основе статистических методов обработки данных, и тем, кто учится самостоятельно обрабатывать данные в python.

Курс очень понравился! Прежде всего отличное изложение материала и продуманная структура. Теория податся максимально приближнно к реальным задачам, что делает изучение не только полезным, но и увлекательным. Особенно здорово, что математика рассматривается в прикладном ключе: это помогает сразу понять, как применять знания на практике. Отдельно хочу отметить семинары материал на них разбирается очень доступно и интересно, а задания помогают закрепить теорию. Преподаватели и ассистенты действительно вкладываются в объяснения, что очень ценно. Из минусов: Нет промежуточных дедлайнов, из-за чего сложно самостоятельно распределять нагрузку. Курс не из лгких, и за 6 месяцев успеть вс бывает трудно, если не планировать время заранее. Хотелось бы больше контроля или чек-поинтов по мере прохождения. В целом отличный курс, который дат сильную математическую базу для анализа данных. Рекомендую, но с оговоркой: будьте готовы к высокой нагрузке и дисциплинируйте себя, чтобы успевать в срок!

Прошла курс "Математика для анализа данных" от Практикума, и он стал для меня настоящим открытием! Никогда бы не подумала, что смогу разбираться в мат.статистике и линейной алгебре с таким интересом. Вс объясняется простыми словами, в спокойном темпе, с большим вниманием к деталям. Особенно понравились тренажры они реально учат думать, а не просто решать по шаблону. Если вы откладывали изучение математики, потому что она казалась слишком сложной, этот курс для вас. Спасибо команде Практикума за качественный контент и заботу о студентах. Рекомендую курс всем, кто хочет прокачать математическую базу для анализа данных!

Прошел курс "Математика для анализа данных". Очень понравилось что материал хорошо структурирован и подается в максимально доступном виде. Каждый урок выстроен в виде постепенно нарастающей истории с поэтапным переходом от простого к сложному. По итогу, я получил новые знания, освежил в памяти то что проходил в универе и самое главное - я теперь знаю как применять матанализ на практике.