Владимир Шаргин пишет заметки

Впечатления от курса «Математика и Python для анализа данных»

Заинтересовался темой data science и стараюсь узнать про это побольше. По этой теме много онлайн-курсов, книг и других материалов, постараюсь рассказать о том, чем пользуюсь я.

Летом пробовал смотреть курс по машинному обучению от ВШЭ и Яндекса, но не осилил его. Позже увидел специализацию от МФТИ и Яндекса «Машинное обучение и анализ данных» и решил попробовать заново.

Прошел первый курс специализации, «Математика и Python для анализа данных», делюсь впечатлениями от него.

Плюсы:

  • Хорошее, хоть и краткое, введение в научные вычисления на Python (scipy, numpy, pandas, matplotlib)
  • Помогает освежить забытую университетскую математику
  • Хорошо составленные практические задания
  • Видеолекции живые и полезные

Минусы:

  • Нужно иметь хотя бы минимальные знания по вышмату
  • Желательно иметь минимальный опыт программирования на Python
  • Очень сжатое объяснение математики и работы с Python

Итого: очень доволен, рекомендую. Несмотря на то, что все подано в довольно сжатом виде, от этого есть польза, заставляет поискать дополнительную информацию или покопаться в документации к библиотекам. В любом случае, для того, чтобы хорошо понять теорию, которая стоит за машинным обучением, придется дополнительно что-то читать и смотреть.

Если хочется попробовать, но при этом тяжело с математикой, то в списке материалов курса есть учебники, которые помогут разобраться в теме. Если нет опыта программирования на Python или опыта программирования вообще, то есть хорошая специализация Python for Everybody, в свое время начинал с нее, когда она была одним курсом.