Хороший курс. Достаточно подробный, хорошо описанный. Мало практики и задач, но есть достаточно примеров, автор даёт код и датафреймы, есть с чем работать. Я доволен, спасибо создателю курса!
Как вводный курс, чтобы посмотреть, что да как пойдет, а так если найдете бесплатный вариант, то результат будет аналогичным. Коротко, сжато, быстро и сразу всё забываешь, ИИ пишет код в разы лучше, тем более с пандасом.
Курс прикольный, всё по порядку объяснено
Курс мне понравился, отлично подойдет тем, кто хочет быстро понять основы. Можно пройти за 2-3 вечера - у меня ушло в общей сложности около 9-10 часов (вела параллельно конспект в Jupyter Notebook, а так можно пройти и быстрее). Из минусов - есть недочеты в формулировке некоторых задач, некоторая информация устарела, но заметила это всего в паре мест. По комментариям видно, что замечания к курсу учитываются и ошибки исправляются, автор отвечает на вопросы.
Курс понравился, в нем есть много полезной информации для новичка, из курса можно узнать всю поверхностную базу и какие-то основы для дальнейшего изучения и понимания более сложных вещей. Все описано достаточно просто и понятно (но в парочке моментов придется погуглить инфу) Из улучшений-я бы к некоторым определениям давал чуть больше информации для уточнения (например, когда говорилось про тензоры) и добавил бы побольше вопросов в тестировании после материала Своих денег точно стоит, лайк
Хороший курс. Задаёт основу для понимая концепции deep learning. Это как получить скелет и затем наращивать на нем мышцы: статьями habr, доп курсами, самостоятельной работой. Если вам нужно прояснить основные базовые знания по нейронным сетям + сформировать комплексный взгляд вам сюда.
Я не буду снижать оценку курсу, но у меня есть несколько замечаний. 1) В заданиях были вопросы по функциям, которые не рассматривались в уроке. Я понимаю, что могу спокойно погуглить / спросить у llm'ки. Но тогда для чего мне вообще этот курс? И ладно был бы бесплатным, но нет. 2) Преподавателя на курсе, видимо, больше нет, ибо на вопросы окологодичной давности уже никто не отвечает. И курс не такой популярный, чтобы студенты помогли с ответами. Опять обращаемся к llm'ке. 3) Вытекает из предыдущего. Нет преподавателя / ответственного за курс - никто не исправляет недочеты, на которые указывают студенты. В самих заданиях есть небольшие помарки (например, в одном задании указано, как называется наш DataFrame, а в другом - уже нет. Вот и думай, что писать в ответе). 4) Очень мало практики! Все контрольные я делала с оглядкой на конспекты. Но если закрыть глаза на эти недочеты, то курс вполне дает представление о pandas. В других комментариях я видела замечания о том, что практические задачи можно буквально копи-пастнуть из лекции и это не есть хорошо. Я тут придерживаюсь другого мнения: мне, как новичку, гораздо легче сделать по образу и подобию задачи из лекции. Это мой первый курс по pandas, поэтому пока не могу сказать стоит ли проходить этот курс или есть материалы лучше.
очень структурированно и понятно объяснено