Как стать автором
Обновить

Комментарии 12

Похоже интересный курс. Жаль, что начался 3 недели назад.
29 мая стартует другой интересный курс — Computational Methods for Data Analysis.
А чуть позже, в сентябре — Computing for Data Analysis, расчеты будут проводиться при помощи R — весомая плюшка для всех, кто интересуется данной средой.
А вы проходили второй курс?
Неа — он же в сентябре будет :) Из похожего был на Statistics One — хорошая подача материала, интересный лектор, прикольные (и достаточно сложные) задания. Machine Learning тоже очень заинтересовал, но окончить не смог — и времени не хватило, и материал сложноват. Аналогичная история произошла и с Mathematical Biostatistics Boot Camp — только в этом случае решающую роль сыграла тяжесть курса :(
Сейчас заканчиваю Statistics: Making Sense of Data — исключительно положительные эмоции, как от самого курса, так и от пиров. Кстати, быть может кому-то пригодится — от Стенфорда в июне стартует курс Statistics in Medicine.
Выговорился :) Простите за многословность.
На самом деле, курс так себе — я разочарован, очень похоже, что у препода опыта преподавания мало. Но, с другой стороны, идея привлечь компании со стороны выглядит интересной.
Поддерживаю. Ожидал гораздо большего. Профессор очень фиговый оратор.
Эти постоянные его «okay», «alright» и невнятная дикция очень расстраивают.
Okay. Alright. А как насчет задач из курса? Практическая часть полезная/интересная?
Из задания с sql последняя задачка, в принципе, ничего была.
Согласен. Все задачи (кроме одной) решил, даже не смотря лекции. Трудности вызвало только умножение матриц (SQL и через Map/Reduce). Но мне нравятся сами задачи, я бы никогда и не подумал о некоторых способах анализа, плюс теория очень хорошо ложится на практический опыт.
А на каком языке нужно задачи формулировать? И есть ли ограничение по объему данных для визуализации, например?
Если хотите чтобы поучаствовало побольше народу, лучше на английском. Если нет, можно попробовать на русском. Но отчёт и отзыв всё равно на английском писать.
Про ограничение по объёму не слышал. Т.к. речь в курсе идёт, частности, о big data, визуализация большого объёма данных будет хорошей задачей.
У меня есть подходящая задача как раз. 1-1,5 Гб числовых данных. Если будет свободное время, то сформулирую задачу.
Зарегистрируйтесь на Хабре , чтобы оставить комментарий

Публикации

Истории