Особенно понравился модуль по линейной алгебре и системам уравнений — объясняют, как это ложится в основу алгоритмов, и не просто на пальцах, а с чёткой логикой.
Мне так всё понравилось, что недостатков не заметил. Даже сложные темы объясняют так, что не теряешься.
Курс помог мне выстроить фундамент, на который теперь можно спокойно накладывать машинное обучение и аналитические инструменты. До этого математика казалась абстрактной, а теперь я вижу, как всё это связано с моделями и кодом.
Ответить
0 комментариев
Особенно понравилось, что каждую тему сопровождают задачами, связанными с реальными кейсами в Data Science — стало понятнее, зачем всё это нужно. Плюс — хорошие визуализации и примеры на Python.
Иногда хотелось бы больше интерактивных упражнений, а не только тестов. Не хватает динамики в некоторых блоках.
Я давно хотел углубиться в Data Science, но постоянно натыкался на пробелы в математике. Этот курс стал отличной базой: линейная алгебра, теория вероятностей, статистика — всё собрано в одном месте и подано с акцентом на практическое применение. Объясняют доступно, даже если давно не занимался математикой.
Ответить
0 комментариев
Очень понравилось, что темы объясняются не сухо, а с примерами из жизни и задачами на Python. Есть блоки, которые реально помогают прокачать мышление и понимание алгоритмов.
В некоторых местах темп подачи информации был слишком быстрым — приходилось пересматривать по несколько раз. Хотелось бы немного спокойнее.
Учусь на аналитика данных, и этот курс стал для меня спасением. Университетская математика сложная и теоретическая, а тут всё прикладное. Наконец-то поняла, как работает матожидание, дисперсия, производные и всё это в контексте анализа данных.
Ответить
0 комментариев