отличный курс, рекомендую, но надо добавить главу Matplotlib.
плохая структура курса. в некоторых уроках теория не стакается с практикой. Там еще че то было, но в принципе понять тоже можно - курс бесплатный
Автор - кроме ляпов в определениях и вычислениях, неплохо бы указывать желаемый формат вывода. Потенциальным слушателям - будете тратить свое время на свой страх и риск.
Итак, я буду одним из тех, кто поставит низкую оценку. Начну с того, что информация подана в том виде, что подойдёт не всем. Здесь почти вся информация проходит через призму "самурая", а это основная масса текста, где суть же очень краткая. В итоге очень неудобно конспектировать в заметки и воспринимать главное. После этого появляется чувство, что весь курс был написан с помощью LLM с промптом про самурайский стиль. Думаю, это недалеко от истины. Нет понятных названий уроков, в каждом уроке сгенерированная картинка самурая. В конце курса есть модуль про математику, где главным образом объясняют вектор и матрицу, но это в конце курса то! После NumPy и pandas! Matplotlib буквально нет. Ещё появился вопрос про модуль NumPy, который очень сильно похож на другой курс "Python for Data Science: Практика Numpy" от Лукьянова Фёдора в краткой форме, да ещё и будто промытый через ИИ-промпт. Не советую этот курс для новичков. Для повторения NumPy и чуть pandas бесплатно - может и сойдёт, но не более.
Курс дает прям базу базу, не о каких глубоких знаниях разумеется нет речи. Из плюсов отмечу то, что действительно основные функции библиотек разобраны нормально. Из минусов отмечу явную проблему с выводом (ты должен во многих примерах оформлять вывод через f строки), что бывает очень муторно
Задумка крутая, реализация на троечку Во многих заданиях нет четких критериев по оформлению ответов Сразу видно, что нейронка помогала)))
Приятный курс с очень интересной подачей. Курс дает понимание о самых базовых возможностях библиотек numpy и pandas. Также предлагаются задания, чтобы закрепить пройденный материал. Они несложные, но этого вполне хватает.