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)