Отзыв о курсе Построение выводов по данным (Московский физико-технический институт, Яндекс).
Прослушал курс Построение выводов по данным на курсере. Прослушал, потому что я не платил за обучение, не получал сертификат. Курсера предоставляет такую возможность, но при этом ты не можешь сдавать тесты курса, не можешь получать оценки от студентов (некоторые задания там оцениваются учащимися), но можно прослушать видеолекции и решать решать квизы.
Преподаватели курса: Евгений Рябенко и Эмели Драль.
Язык программирования курса: Python.
У меня очень сложное отношение к этому курсу, потому что для меня он состоял из двух частей: приятной и неприятной.
Приятная часть состояла в наличии в курсе кодов на Python для решения задач по выводам на основе данных: А/Б тестингу, критериям Стьюдента, Манн уитни, z критерия для долей и т.п... С одной стороны не надо копаться в инете, чтобы найти коды, а здесь они очень понятны, ясны и ухоженны, с другой стороны, лекции по колам содержали несколько интересных фишек, про которые раньше не знал, и это обогащает. И это очень замечательно.
Неприятная часть состояла из лекций по теоретической части. Это был поток математики на предельной скорости. Поскольку не тема не новая для меня, то я порой вырывал из этого потока сознания Евгения Рябенко знакомые вещи. Правда, у меня остался вопрос, а зачем нужно было так нагружать математикой слушателей? Подозреваю, что понимать спикера могут только люди с хорошей математической подготовкой либо те, кто уже знаком с темой. Но зачем вторым нужен этот курс? А число первых разве устраивает целям спикеров, если они хотят донести тему до бОльшего числа людей?
И при этом все равно, остаются белые пятна: например, в последней видеолекции Евгений Рябенко рассказывает про линейную регрессию, основной смысл лекции (и всего курса) - содержательная интерпретация результатов. И в регрессии это, конечно, про смысл коэффициентов регрессии. Регрессия строилась на логарифм зарплаты, там коэффициент трактуется как прирост не абсолютной величины, а %. Так вот спикер не дал математического объяснения, почему %, а не абсолютная величина. Это не обвинение, а непонимание. Давайте спишем на то, что я сам не математик, а гуманитарий.
Рекомендую курс для тех, кто
Если вы хотите услышать не поток нефильтрованной математики, а объяснение для людей, то рекомендую курс Inferential Statistics Университет Дька, спикер Mine Çetinkaya-Rundel.
Я этот курс когда-то проходил ранее, мне он показался наиболее адекватным именно с т.з. объяснения / преподавания.
__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте
Преподаватели курса: Евгений Рябенко и Эмели Драль.
Язык программирования курса: Python.
У меня очень сложное отношение к этому курсу, потому что для меня он состоял из двух частей: приятной и неприятной.
Неприятная часть состояла из лекций по теоретической части. Это был поток математики на предельной скорости. Поскольку не тема не новая для меня, то я порой вырывал из этого потока сознания Евгения Рябенко знакомые вещи. Правда, у меня остался вопрос, а зачем нужно было так нагружать математикой слушателей? Подозреваю, что понимать спикера могут только люди с хорошей математической подготовкой либо те, кто уже знаком с темой. Но зачем вторым нужен этот курс? А число первых разве устраивает целям спикеров, если они хотят донести тему до бОльшего числа людей?
И при этом все равно, остаются белые пятна: например, в последней видеолекции Евгений Рябенко рассказывает про линейную регрессию, основной смысл лекции (и всего курса) - содержательная интерпретация результатов. И в регрессии это, конечно, про смысл коэффициентов регрессии. Регрессия строилась на логарифм зарплаты, там коэффициент трактуется как прирост не абсолютной величины, а %. Так вот спикер не дал математического объяснения, почему %, а не абсолютная величина. Это не обвинение, а непонимание. Давайте спишем на то, что я сам не математик, а гуманитарий.
Рекомендую курс для тех, кто
- планирует работать в Python;
- знает уже основы выводов по данным.
Если вы хотите услышать не поток нефильтрованной математики, а объяснение для людей, то рекомендую курс Inferential Statistics Университет Дька, спикер Mine Çetinkaya-Rundel.
Я этот курс когда-то проходил ранее, мне он показался наиболее адекватным именно с т.з. объяснения / преподавания.
__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте
Комментариев нет:
Отправить комментарий