Chevron Left
Построение выводов по данным(으)로 돌아가기

모스크바 물리 기술원의 Построение выводов по данным 학습자 리뷰 및 피드백

4.7
735개의 평가
103개의 리뷰

강좌 소개

Влияет ли знание методов анализа данных на уровень заработной платы? Работает ли система оценки кредитоспособности клиентов банка? Действительно ли новый баннер лучше старого? Чтобы ответить на такие вопросы, нужно собрать данные. Данные почти всегда содержат шум, поэтому утверждения, которые можно сделать на их основе, верны не всегда, а только с определённой вероятностью. Строить наиболее корректные выводы и численно оценивать степень уверенности в них помогают методы статистики. Как можно оценивать неизвестные параметры системы по небольшому количеству наблюдений? Как измерить точность таких оценок? Какие данные нужны, чтобы ответить на ваш вопрос, и на какие вопросы можно ответить с помощью уже имеющихся данных? Вы узнаете все, что нужно для успешного превращения данных в выводы — организация экспериментов, A/B-тестирование, универсальные методы оценки параметров и проверки гипотез, корреляции и причинно-следственные связи. Задания и видео курса разработаны на Python 2....

최상위 리뷰

PK

May 04, 2018

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.

SM

Jun 27, 2016

Интересный и достаточно сложный для меня курс. Не хватает только методички с кратким описанием основных методов, критериев и условий их применения.

필터링 기준:

Построение выводов по данным의 102개 리뷰 중 1~25

교육 기관: Vadim C

Dec 23, 2018

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...

교육 기관: Sergey

Mar 30, 2019

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.

교육 기관: Толмачев А А

Jan 28, 2019

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

교육 기관: Вернер А И

Jan 18, 2019

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

교육 기관: Artem D

Dec 30, 2018

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.

교육 기관: Кузьмин Ю

Dec 03, 2017

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.

교육 기관: Ilya P

Sep 01, 2017

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.

교육 기관: Leonid S

Jan 11, 2017

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

교육 기관: Dmitry T

Jul 19, 2019

Курс очень интересный, но и очень сложный, а уровень объяснений показался недостаточным.

Большой объём довольно сложной теории без связок между отдельными темами и объяснениями, в каких случаях что использовать.

Материал подаётся не всегда понятно, многое приходилось искать в других источниках.

교육 기관: Ооржак А Ю

Jun 28, 2019

Замечательный курс! Спасибо

교육 기관: Селезнев Н В

Jun 17, 2019

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

교육 기관: Gulnur B

May 29, 2019

Много полезной теории

교육 기관: Vladimir A

May 15, 2019

Полезно, но очень скомканная подача

교육 기관: Иванов Р В

Apr 01, 2019

Замечательный , сложный курс.

교육 기관: Рубненков И А

Mar 31, 2019

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

교육 기관: Георгий Б

Mar 31, 2019

Спасибо за отличный курс!

교육 기관: Попов В Б

Mar 28, 2019

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.

교육 기관: Красовский И В

Mar 17, 2019

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

교육 기관: Шаланкин М Д

Mar 14, 2019

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

교육 기관: Domnin V

Feb 28, 2019

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.

교육 기관: Aleksei K

Jan 29, 2019

Довольно насыщенный курс!

교육 기관: Данил А

Jan 18, 2019

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

교육 기관: Гридасов И И

Jan 16, 2019

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)

교육 기관: Ivan S

Jan 11, 2019

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

교육 기관: YaMolekula

Dec 16, 2018

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.