Курсы Блокчейн-разработки до 50 000 ₽

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.

учусь уже 6 год, 3 года в малой компьютерной академии и вот сейчас на 3-ем курсе в направлении "Разработка ПО". Отличной педагогический состав, подают информацию грамотно и понятно. Если быть вовлеченным в процесс, то преподаватель может дать что-то вне программы для еще большего понимания данной темы. Также преподаватели могут посоветовать какие-то стажировки, при условии что увидит в вас понимание темы и желание учиться. К сожалению в группах иногда попадаются дети, которые не хотят учиться, а просто их сбагрили родители. Это к сожалению иногда затягивает учебный процесс.

Обучался в Малой Компьютерной Академии. Успешно закончил курс! Решил продолжить обучение далее. Выбрал заочную форму параллельно школе. Преподавателями был очень доволен. Всегда чисто, уютно. Стоит кулер, чай, сушки. Классы оборудованы прекрасно. На каждом столе ПК, видеодоска, много доп. оборудовпния (например ЛЕГО, для сборки действующих моделей). После каждого блока - презентация . Сейчас учусь онлайн на разработчика ПО. Занятия интересные. В ЛК много доп.литературы, видео прошедших занятий, конспекты. Крутая система поощрения! Отличная мотивация для успешной учебы.

Дочка учится на 1 курсе на факультете разработки программного обеспечения в филиале на Тимирязевской. Нравится адекватное отношение преподавателей, намного лучше, чем в школе. Уютная, дружественная атмосфера в самом здании и в группе. Ходит с удовольствием на занятия, в отличии от школы раньше))). В группе 15 человек, что достаточно комфортно для участия в учебном процессе лекции.

Отличная школа! Обучаюсь с февраля 2024 на разработчика программного обеспечения. За полгода уже неплохо основоила с++, занимаясь всего разх в неделю. Благодаря хорошим и интереснфм домашним заданиям и отзывчивому преподавательскому составу стала легко понимать программирование и делаю в нем успехи!

Вот честно! Очень достойное обучение! А цена - подарок! Учусь чуть больше месяца на курсе Разработка ПО, имею небольшой опыт в этом направлении, но круто заполняются пробелы. С каждой парой все сильнее убеждаюсь, что IT моя стихия. Мне очень интересно.

Курс Веб-Аналитики. Преподаватель супер, хорошо подат материал и разбирает домашнее задания. Очень ценное время.

Проходила онлайн-курс по "Веб-аналитике" у Виктора Виноградова, и мне понравился не только сам курс, но и подача преподавателя, сфокусированная преимущественно на практике. И, если изначально моей целью было только изучить модуль, посвящнный Яндекс-метрике, то в процессе оказалось, что и остальные темы крайне интересны, и веб-аналитика намного многограннее, чем мне казалось изначально. Спасибо за открытие нового направления для меня!