Курс на Stepik
Обложка курса «Математика для аналитиков. Специализация (Перельман)» на Stepik
16 000 ₽

Математика для аналитиков. Специализация (Перельман) 3.750

Открыть на
STEPIK.ORG

Специализация Математика для аналитиков состоит из 2 курсов: теории вероятностей и статистики. Она подойдет тем, кто хочет начать работать или уже работает аналитиком, а также техническим менеджерам, работающим с аналитиками.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Математика для аналитиков. Специализация (Перельман)»Учеников на курсе 60
Сертификаты, выданные на курсе «Математика для аналитиков. Специализация (Перельман)»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Математика для аналитиков. Специализация (Перельман)»Отзывов получено 4
Рейтинг курса «Математика для аналитиков. Специализация (Перельман)»Рейтинг курса 3.750
Курсы в пакете «Математика для аналитиков. Специализация (Перельман)»Курсов в пакете 2
Уроки в курсе «Математика для аналитиков. Специализация (Перельман)»Количество уроков 15
Тесты в курсе «Математика для аналитиков. Специализация (Перельман)»Количество квизов 55
Время прохождения курса «Математика для аналитиков. Специализация (Перельман)»Время прохождения курса
Стоимость курса «Математика для аналитиков. Специализация (Перельман)»Стоимость курса 16 000 ₽
Обновления курса «Математика для аналитиков. Специализация (Перельман)»Обновления курса
Дата публикации курса «Математика для аналитиков. Специализация (Перельман)»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Математика для аналитиков. Специализация (Перельман)»Последнее обновление
Сложность normal
3.750
из 5
4 отзыва
★★★★★
2
★★★★
1
★★★
0
★★
0
1
Maxim Lipatnikov
Maxim Lipatnikov
1.5 года назад

В целом, хороший курс! По ощущениям, это что-то среднее между поверхностными и вводными курсами (где объясняется терминология и кратко показано, как, где и что применяется) и углубленными университетскими курсами, поскольку здесь есть математические обоснования и доказательства. Основные минусы: 1. задачи и примеры достаточно "бытовые" и классические, а хотелось бы больше "реальных" задач из работы аналитика/DS 2. хотелось бы, чтобы в курсе были примеры реализации задач в Python, советы по конкретным библиотекам и т.д. (справедливости ради, если пройти этот курс и понять его, то сориентироваться по библиотекам самостоятельно довольно просто)