Отзывы о школе «KARPOV.COURSES»

1) Мне понравился блок по Python, в нем содержится много полезной информации для начинающих. Он структурирован и помогает лучше понять основы языка программирования. 2) Однако, блок по SQL оказался слабым и затронул не все важные темы. Думаю, здесь стоило более детально изучить данный язык. 3) Материал по статистике оказался более менее, но есть и другие бесплатные курсы, которые представляют информацию более привлекательно. 4) Визуализации я так и не дождался, так как много отзывов было о слабой подаче материала. В целом, данный курс оставил двоякие впечатления, он подойдет для тех, кто только начинает изучать данный направление, но, возможно, не стоит ожидать чего-то выдающегося. Возможно, стоит обратить внимание на более качественные и продвинутые курсы.

Данный курс по аналитике данных оказался для меня несколько разочарованием. Я рассчитывал на более информативный и интересный материал, но большинство модулей показались мне несвязанными с основной темой и не вызвали моего интереса. Из всех преподавателей лишь Карпов и Манаенков смогли оправдать мои ожидания и привлечь внимание учащихся. Надеюсь, что в будущем курс будет пересмотрен и улучшен, чтобы учащиеся получали необходимые знания и навыки в данной области.

Курс симулятора, кажется, оставляет желать лучшего. На мой взгляд, он довольно неподготовленный и неорганизованный. Я часто сталкиваюсь с проблемой, что проекты выдаются без должных объяснений, что затрудняет мое понимание материала и в итоге мешает усвоению знаний. Работа с инструкторами тоже вызывает некоторые нарекания. Иногда не получается связаться с поддержкой, что очень раздражает и создает дополнительные проблемы в процессе обучения. Это оставляет негативное впечатление и делает обучение менее эффективным. В целом, я остался неудовлетворен обучением на данном курсе симулятора. Надеюсь, в будущем организация курса будет улучшена и недочеты исправлены, чтобы студенты могли получить максимальную выгоду от обучения.

Курс, который я прошел, оказался действительно полезным и интересным для начинающих программистов. Первый блок, посвященный введению в Python, был простым и понятным. Он помог освоить базовые навыки программирования на этом языке, что оказалось очень важным для дальнейшего обучения. Однако меня немного смутило то, что материал в конце блока был перегруженным. Возможно, стоило немного уменьшить количество информации, чтобы учащиеся могли лучше усвоить представленный материал. Второй блок, посвященный машинному обучению, меня приятно удивил. Здесь представлено большое разнообразие материалов и практических заданий, что позволило мне легче усвоить информацию. Благодаря этому, я смог глубже понять принципы работы машинного обучения и применить их на практике. Однако третий блок о нейросетях оказался несколько сложным для меня. Я столкнулся с недостаточной мотивацией и затруднениями при понимании материала. Возможно, здесь стоило бы добавить больше примеров и упражнений, чтобы процесс обучения был более доступным и понятным для начинающих. В целом, курс оказался очень полезным и интересным для меня. Я узнал много нового и смог применить полученные знания на практике. Благодаря этому курсу, я смог расширить свои навыки в программировании и машинном обучении. Благодарю преподавателей за интересный материал и за возможность развиваться как специалист в данной области.

Курс оставил очень положительное впечатление. Особенно хочется отметить второй блок о машинном обучении. Лектор преподнес материал очень доступно и интересно, что сделало процесс обучения максимально увлекательным. Особенно хочется выделить задание на написание алгоритма градиентного спуска - оно помогло мне не только понять материал на практике, но и значительно продвинуться в собственном развитии как программиста. Первый блок о Python тоже был полезным, но я немного пропустил концентрацию из-за избытка информации в конце. Возможно, стоило бы немного подробнее рассмотреть основы языка на примерах, чтобы они лучше усвоились. Третий блок о нейросетях показался мне сложным, но в то же время крайне информативным. Я никогда не сталкивался с этой темой ранее, поэтому новая информация порой казалась сложной, но благодаря исчерпывающему объяснению лектора, я смог разобраться в основных принципах работы нейронных сетей. В целом, я рекомендую этот курс для всех начинающих, кто хочет погрузиться в мир программирования и машинного обучения. Он отлично структурирован, легко усваивается и дает отличную базу для дальнейшего изучения. Я благодарен преподавателям за интересный и познавательный курс!

Когда я решил пройти данный курс, я даже не представлял, насколько это изменит мою жизнь. Преподаватели не просто владеют материалом, они способны доносить его до студентов таким образом, что все становится понятно с первого раза. Их профессионализм и опыт помогли мне научиться новым навыкам и глубже понять предмет. Особенно хочется выделить индивидуальный подход к каждому студенту. Преподаватели всегда готовы ответить на вопросы, помочь с заданиями и поддержать в трудные моменты. Благодаря этому я чувствовал себя поддержанным и мотивированным на протяжении всего курса. Кроме того, стоимость обучения на данном курсе вполне оправдывает себя. Я четко видел, что каждый доллар, потраченный на обучение, приносил мне новые знания и навыки. Курс действительно выделяется на фоне других подобных образовательных программ, и я без сомнения могу рекомендовать его всем, кто хочет серьезно улучшить свои навыки и знания. В целом, я остался очень доволен результатом обучения на данном курсе и благодарен преподавательскому составу за их профессионализм, терпение и поддержку. Это был действительно ценный опыт, который помог мне не только улучшить свои знания, но и поверить в свои силы.

Курс по аналитике данных для начинающих оказался настоящим открытием для меня. Я очень доволен тем, что выбрал именно его, так как благодаря ему я смог значительно улучшить свои знания и навыки в этой области. Преподаватели курса профессионалы своего дела и действительно знают, как передать информацию студентам. Они были всегда готовы помочь, ответить на вопросы и объяснить сложные темы. Особенно мне понравилась оперативная обратная связь - это позволяло мне сразу же исправлять ошибки и улучшать свои знания. Еще одним плюсом курса был наличие YouTube канала, где преподаватели разжевывали сложные моменты и дополнительно объясняли материал. Это было очень удобно и полезно, так как иногда некоторые темы требуют более глубокого понимания. Минимальные знания Python и SQL, которые мне уже были известны, оказались очень полезными на протяжении курса. Однако, уровень знания этих языков не является препятствием для успешного прохождения курса. Преподаватели объясняют все с нуля, поэтому даже новички смогут разобраться и улучшить свои навыки. В целом, я остался очень доволен выбранным курсом и рекомендую его всем, кто хочет изучить аналитику данных с нуля. Благодаря этому курсу я смог расширить свои знания и поднять свой уровень до новых высот. Большое спасибо преподавателям за их профессионализм и помощь!

Курс по фронтенд-разработке, который я прошла, был для меня настоящим открытием и возможностью развития. Работая многие годы в качестве UI-developer, я накопила опыт работы с интерфейсами и дизайн-системами, но хотела расширить свои знания в области фронтенд-разработки. После завершения курса я приступила к поиску работы, и для меня стало вызовом трудности связанные с определением моего уровня и позиции на рынке труда. С одной стороны я имела большой опыт работы, но с другой стороны не достигала требований для позиции мидла. Обратившись в карьерный центр, я получила помощь с составлением резюме и подготовкой к собеседованиям. Также, обратилась к бывшим заказчикам с предложением о работе в качестве фронтендера и смогла успешно пройти техническое собеседование по React и JS. Сейчас я уже на новом рабочем месте, где успешно применяю полученные знания. Курс по фронтенд-разработке помог мне справиться с тестовыми заданиями и обрести уверенность в своих навыках работы с React и Material UI. Иногда я пересматриваю материалы курса, чтобы не забыть что-то нужное. В целом, я очень довольна обучением и полученными знаниями. Курс помог мне успешно развить свои навыки и стать профессионалом в сфере фронтенд-разработки. Я благодарна за возможность учиться и развиваться, и с уверенностью могу рекомендовать этот курс всем, кто хочет стать специалистом в области IT.

По организации курса - полная хаос, не четко расписано расписание занятий, курсовой проект сдавался с огромными задержками от преподавателя, коммуникация с ним также оставляла желать лучшего. Он почти не отвечал на вопросы, был неопределен в своих ответах, что только увеличивало мой стресс. Также, слишком большая доля самостоятельной работы - я ожидал больше интерактивности, обсуждений, практических занятий. Просто просмотр видео и чтение материалов оказалось скучным и неэффективным способом изучения материала. Общий вывод - не советую данный курс, если вы хотите полноценно изучить аналитику. Может быть, другие потоки или преподаватели лучше, но я остался разочарованным.

Курс оказался недостаточно информативным и практически бесполезным. Лекции беглое поверхностное изложение материала без объяснений и примеров. Материал о теории вероятности оставил желать лучшего, задачи в домашних заданиях слишком сложные для начинающих. Практические навыки не развиваются, обучение сводится к гуглению информации. В целом, курс оказался неэффективным и не стоит потраченных на него денег. Не рекомендую.

Курс Start ML от Карпов оказался настоящим открытием для меня. Удобный формат обучения позволил мне учиться в удобное для себя время, не отрываясь от работы и других обязанностей. Благодаря возможности сохранения информации, я могу возвращаться к материалам курса в любое время и углублять свои знания. Преподаватели курса проявили себя как профессионалы в своей области, с легкостью объясняя сложные вещи и поддерживая студентов на протяжении всего обучения. Интересные задания и проекты помогли мне применить полученные знания на практике и увидеть результат своего труда. Я благодарна организаторам курса за такой качественный и интересный формат обучения. Рекомендую Start ML каждому, кто хочет развиваться в области машинного обучения и получить актуальные знания от профессионалов своего дела.

Я очень доволен тем, что прошел курсы у Карпова. Они отлично проработаны, особенно Python и SQL. Статистика тоже была представлена на очень высоком уровне. Единственное, что можно было бы улучшить - это API Python и Airflow. Они объясняют принципы работы BI систем, в частности Tableu. Курсы действительно позволяют приобрести достаточно знаний, чтобы зайти на должность стажера или джуна. Они объясняют материал очень доступно, начиная с самого начала. Если у вас нет опыта, не беспокойтесь - вы все равно сможете усвоить материал. Одно из самых важных преимуществ - это то, что вы научитесь сами находить информацию и правильно гуглить. Эти навыки важны не только в обучении, но и в работе. Сейчас я почти год работаю аналитиком данных и могу сказать, что результаты обучения на курсах просто потрясающие.

Я очень доволен курсом по машинному обучению, который проходил в течение 3 месяцев с декабря 22 по февраль 23. У меня уже был опыт работы аналитиком данных в течение 1 года, но этот курс принес мне массу новых знаний и навыков. Мне понравилось, что задания были разнообразные и охватывали множество областей машинного обучения. Это позволило мне выбрать то, что мне ближе по душе и глубже изучить. Кроме того, на курсе был создан чат, где можно было общаться с создателями курса и другими участниками на различные темы. Это было очень полезно и интересно, так как можно было обсуждать вопросы, задавать вопросы и получать отклики практически мгновенно. Также стоит отметить, что поддержка в дискорде работала оперативно и всегда была готова помочь в случае возникновения вопросов или проблем. Благодаря этому курсу я приобрел не только новые знания, но и понял, что хочу углубить свои знания в области машинного обучения. Поэтому теперь планирую продолжить свое обучение и попасть на курс Hard ML. Рекомендую этот курс всем, кто хочет изучить машинное обучение и получить ценный опыт в этой области. Все материалы были доступны и понятны, а задания были интересными и практическими.

Симулятор работы в области машинного обучения, который я выбрал для улучшения своих навыков, оказался отличным выбором. Я ожидал получить возможность поработать над разными задачами и развить свои знания, и могу с уверенностью сказать, что мои ожидания были оправданы. Экосистема симулятора позволила мне решать задачи на всех этапах разработки ML-системы, а также попробовать свои силы в различных областях, таких как matching, NLP, RecSys, uplift. Особенно порадовало то, что каждый месяц появляются новые задачи, и студенты могут предложить свои идеи для работы над ними. Поддержка в симуляторе была оперативной, и всегда можно было обратиться за помощью в чат, где студенты и авторы симулятора были готовы помочь. Это создавало атмосферу сотрудничества и помогало решать сложные задачи. Я рекомендую этот симулятор всем, кто хочет улучшить свои навыки в области машинного обучения. Однако стоит быть готовым к тому, что вам придется самостоятельно решать многие задачи. Это не тип курсов, где вас будут вести за руку, но именно в этом заключается ценность симулятора - он дает возможность почувствовать себя настоящим специалистом и работать как на реальном проекте.

Курс "Аналитика данных для начинающих" действительно отличается от других подобных программ. Мне было интересно изучать основы аналитики данных, хотя до этого у меня не было опыта в программировании. Курс дал мне не только теоретические знания, но и практические навыки, которые я смогла применить на практике. Важно подготовиться к тому, что на курсе придется много работать самостоятельно. Знания, полученные в рамках курса, будут лишь базой для дальнейшего изучения. Очень важно уделить достаточно времени на практику и самостоятельные исследования, чтобы углубить свои знания и навыки. Я благодарна курсу за то, что смогла понять основные принципы аналитики данных и освоить инструменты для работы с данными. Сейчас я чувствую уверенность в своих знаниях и умениях, хотя понимаю, что у меня еще многое впереди. Рекомендую этот курс тем, кто хочет начать свой путь в области аналитики данных с нуля. Это отличная возможность получить базовые знания и практические навыки, которые пригодятся в дальнейшей карьере. Будьте готовы к тому, что обучение будет требовать усилий и времени, но оно точно того стоит.

Решил попробовать свои силы и выбрал курс Инженерия данных для Junior+ от Karpov/Courses. И не пожалел о своем выборе. Курс оказался очень информативным и полезным. Сразу отмечу, что материалы курса были структурированы очень хорошо, что позволило мне легко усваивать новую информацию и применять полученные знания на практике. Я был приятно удивлен тем, насколько доступно и понятно был изложен материал. Преподаватели профессионалы своего дела, что сразу же бросается в глаза. Очень порадовало то, что в рамках курса было много заданий и проектов, которые помогли мне закрепить теоретические знания на практике. Я ощутил себя увереннее в своих навыках, когда смог самостоятельно решить сложные задачи и успешно завершить проекты. Еще одним плюсом курса была поддержка и обратная связь от преподавателей. Они всегда были готовы помочь и ответить на все мои вопросы. Это было очень важно, так как иногда возникали сложности с пониманием материала. После прохождения курса Инженерия данных для Junior+ я почувствовал рост своих профессиональных навыков и был уверен, что эти знания помогут мне в развитии карьеры. Я остался очень доволен курсом и с уверенностью могу рекомендовать его всем, кто хочет углубить знания в области инженерии данных. Спасибо команде Karpov/Courses за отлично организованный курс и возможность улучшить свои навыки!

Я очень доволен результатами обучения на курсе по машинному обучению от Карпова! Профессиональные преподаватели, интересный материал и отличная поддержка создали идеальные условия для освоения этой сложной темы. Я получил не только теоретические знания, но и практические навыки, которые уже применяю в своей работе. Каждый урок был структурированным и легко воспринимаемым, благодаря чему мне было легко усваивать новую информацию. Преподаватели были отзывчивыми и всегда готовы помочь с любыми вопросами. Благодаря им я чувствовал себя уверенно и мотивированно преодолевать новые сложности. Курс от Карпова не только помог мне углубить знания в области машинного обучения, но и открыл мне новые горизонты в мире технологий. Теперь я могу применять полученные знания не только в работе, но и в повседневной жизни. Я рекомендую этот курс всем, кто хочет освоить машинное обучение. Это отличная возможность получить качественное образование и открыть новые перспективы в карьере. Благодаря профессиональным преподавателям, интересному материалу и отличной поддержке вы сможете быстро и легко освоить эту сложную тему. Спасибо Карпову и его команде за отличную работу! Я уверен, что благодаря этому курсу я стал профессионалом в области машинного обучения и готов к новым вызовам.

Пройдя курс по машинному обучению на платформе Карпова, хочу выразить огромную благодарность всей команде за отлично проведенное обучение. Курс был не только интересным и познавательным, но и очень продуктивным. Я получил огромное количество знаний, которые уже сейчас применяю в своей работе. Важно отметить отличную поддержку со стороны преподавателей и администрации платформы. Все вопросы были решены оперативно, а помощь и поддержка были доступны на протяжении всего обучения. Это значительно облегчило процесс обучения и позволило максимально эффективно усваивать новую информацию. Я уверен, что полученные знания помогут мне в дальнейшем развитии профессиональной карьеры и достижении новых высот. Рекомендую данный курс всем, кто хочет углубить свои знания в области машинного обучения и стать настоящим профессионалом в этой области. Спасибо за отличную работу!

Я очень доволен, что решил пройти данный курс по машинному обучению. Он превзошел все мои ожидания и принес мне огромную пользу. Я узнал много нового, что уже успешно применяю в своей работе. Преподаватель, Карпов, профессионал своего дела. Он доходчиво объясняет сложные вещи и всегда готов помочь студентам. В ходе курса мы разбирали различные методы машинного обучения, изучали алгоритмы их работы и практически применяли на практике. Очень порадовало, что курс был структурирован и легко воспринимаем. Материал подавался постепенно, с заданиями для закрепления знаний на каждом этапе. Я ощутил реальный прогресс в своем понимании темы и уверен, что теперь обладаю достаточными знаниями, чтобы применять их на практике. Особенно хочу отметить практическую часть курса. Мы решали реальные задачи, анализировали данные, строили модели и обучались на своих ошибках. Это было очень познавательно и помогло мне лучше понять, как применять полученные знания на практике. В целом, я очень доволен выбором этого курса и хочу поблагодарить преподавателя за его профессионализм и понимание. Он действительно помог мне расширить свой кругозор и стать экспертом в области машинного обучения. Рекомендую данный курс всем, кто хочет серьезно заняться этой темой.

Курс Start ML от Карпов оставил у меня очень приятное впечатление. Материалы представлены очень доступно и понятно, что делает процесс обучения легким и увлекательным. Видеоуроки помогают лучше усвоить информацию и легче запомнить ключевые моменты. Очень удобно, что после изучения каждой темы можно пройти тестирование и сразу получить результаты. Это позволяет быстро оценить свой уровень знаний и понять, где нужно уделить больше внимания. Я узнала много нового и интересного о машинном обучении благодаря этому курсу. Теперь я гораздо увереннее чувствую себя в этой области и готова применить полученные знания на практике. Я рекомендую курс Start ML от Карпов всем, кто хочет изучить машинное обучение. Это отличный старт для тех, кто только начинает знакомиться с этой областью, а также отличная возможность для тех, кто уже имеет определенный опыт, углубить свои знания. Благодаря курсу я стала более уверенной в своих способностях и уверена, что смогу успешно применить полученные знания на практике. Спасибо за отличную возможность обучиться машинному обучению!

Из заданий была сложена связанная история, приближенная к реальности, из-за чего выполнять задания было намного интереснее, чем просто импортировать файлы и что-то с ними делать. Материалов из лекций хватало, чтобы сделать домашнее задание и самому поресерчить вопрос. И самое главное — ты понимаешь, что именно надо ресерчить! И это круто! Все задания были суперинтересными. Можно сильно затянуться:) После выполнения часто хочется еще что-то добавить/исправить, потому что приходят новые идеи. Наставники всегда на связи и готовы ответить на любой твой вопрос. Еще понравились онлайн-вебинары с разбором заданий от Анатолия —даже через экран чувствовалось желание делиться опытом и знаниями. Это очень приятно и сильно вдохновляет.

Очень понравилось, как в целом организовано обучение. Все объясняется постепенно, максимально доходчиво и в то же время без лишней воды. Курс очень интенсивный и насыщенный. В процессе осваивается весь необходимый инструментарий для дальнейшей работы. Пока я в поиске работы, но выполненный финальный проект, помог мне сразу же получить два приглашения на собеседования в отличные компании.

Я начал заниматься данным направлением с нуля, моя основная профессия никак не пересекается с IT. Очень понравилась подача материала с подробным описанием шагов для решения задач, это помогало лучше усвоить информацию. Хочу отдельно отметить конспекты по каждому уроку: в ходе выполнения заданий очень удобно возвращаться к ним, чтобы освежить некоторые моменты. Честно говоря, не ожидал такой интенсивности и что придется уделять столько времени обучению, по сути это полноценная образовательная программа, дающая отличную базу. Приходилось учиться до работы, после и на выходных… Но абсолютно не жалею об этом) Спасибо за ваш труд!

Я остался доволен курсом: и технологии новые освоил (причём в прикладном, а не обзорном формате), и пробелы в фундаментальном понимании закрыл. И самое главное — загорелся идеей развернуть своё дата-решение в облаке. В результате я взял сервер на DigitalOcean и сделал там своё рабочее пространство: прямо по всем рекомендациям с уроков развернул в нём кластеры, Jupyter, Superset для визуализации, Airflow для автоматизации, а также Spark и ClickHouse. Остался весьма доволен. Сейчас я перестраиваю свой пет-проект и переношу на этот сервер — с построением процессов, как разбирали на курсе. У меня, конечно, не BigData, всё куда прозаичнее и меньше, но зато теперь есть реальный опыт ;)

Я работал с машинным обучением и аналитикой, делал скоринговые и рекомендательные модели. На прошлом месте работы я руководил командой, в которой были инженеры данных. И я хотел подтянуть свои компетенции. Сейчас я поменял работу из-за переезда. Компания меньше, поэтому где-то я делаю аналитику, где-то выполняю функции инженера, а где-то разрабатываю. Сначала я проходил курсы на Stepik, оттуда узнал про курс Hard ML в Karpov.Courses. К собственным конспектам Hard ML регулярно возвращаюсь, чтобы лучше решать задачи по работе. Сомнений при покупке курса по инженерии данных не было, хотя после курса Hard ML ожидания были высокие. По результатам: в целом всё то, что хотел узнать, я узнал. Теоретические видео были интересными и содержательными. Понравился блок по облачным хранилищам, сразу есть возможность развернуть что-то своё. Бывает, пересматриваю блок по ETL — знания оттуда помогают решать рабочие задачи. Немного не хватило практики. Хотелось бы больше заданий на написание кода. С точки зрения формата — хорошо, что все лекции записаны заранее. Я думаю, что это правильно — преподаватели не устают и не выдыхаются. Приятно, что вокруг курсов сформировалось комьюнити, и в чатах помогают как студенты, так и преподаватели.

Я записалась на курс Data Engineering после неудачного опыта обучения в другой школе. Моё терпение лопнуло и я пошла доучиваться, а на деле переучиваться. По образованию лингвист. До того как решила вкатиться, отработала 6 лет репетитором английского. Захотелось получить навыки, которые позволили бы релоцироваться по рабочей визе, получать стабильный доход и не оказаться выкинутой с рынка труда очередным мегаобразовательным стартапом. Ещё привлекла возможность решать сложные задачи, ржавеющие мозги — явление малоприятное. Так что в учебе было больно, тяжко и сложно. До этого что-то читала по аналитике и пыталась делать мини-проекты, но опыта в IT не было вообще никакого, только базовые знания по Python и SQL. Это был путь сплошных ошибок — бурной мотивации и дофаминовых всплесков не было, на это я даже не надеялась. Очень часто отзывы пропитаны энтузиазмом с пафосными фразами типа «влюбился сразу». Это совсем не про меня — выбирала направление прагматично, настоящий интерес появился уже ближе к концу обучения, до этого полагалась на дисциплину и чёткую цель. Сейчас кайфую, так что если вы вдруг начитались нашедших себя и не испытали особого душевного подъёма от учёбы после нескольких недель — не спешите бросать, вспомните, зачем вам это надо. Курсом осталась очень довольна — было сложно, узнала много нового. Особенно зашли модули по куберу и DWH. Хотелось бы только больше развёрнутого фидбека и практических задач. Больше всего рада, что мне помогли найти работу. Только помощь не подразумевает, что за вас сделают всё — вам помогут, но откликаться надо будет самим. Я изначально понимала, что в эмиграции и без опыта мне дата-инжиниринг не светит: таковы были реалии мирового рынка на март этого года. Но за 6 месяцев активного поиска устроилась дата-аналитиком в международную компанию. А с опытом в аналитике уже можно будет перекатываться в инженеры. Так что курс рекомендую, потому что он очень насыщенный и актуальный, а помощь карьерного центра — не просто маркетинговая уловка.

Я воспользовался программой помощи в трудоустройстве, которая включена в курс. И именно через специалиста karpov. courses меня нашла моя новая работа (хотя я и сам искал вакансии). Я устроился в небольшой, уютный, но подающий надежды стартап, где с нуля развивал продукт по кредитному скорингу малых предпринимателей для продажи банкам. Перед тем как начать искать работу, я прошел только модули «Ранжирование и матчинг» и «Динамическое ценообразование». И эти знания пригодились мне как на собеседованиях, так и в работе. Также, конечно, в ежедневной работе помогают «Сценарии деплоя ML-сервисов». Применить непосредственно на практике заглавные темы модулей «Uplift-моделирование» и «Продвинутое A/B-тестирование» пока не довелось, но полученные знания всё равно не были лишними: продвинутое A/B-тестирование подтянуло статистику, а в модуле по uplift была тема по проектированию библиотеки факторов, что актуально в любых ML-задачах. В целом, в каждом модуле для меня было что-то новое, полезное, интересное. Но если говорить о личных предпочтениях, то особенно понравились «Ранжирование и матчинг» и «Uplift-моделирование». Тут сыграли роль и обаяние преподавателей (не в обиду преподавателям других блоков), и структура модулей, и какие-то мои собственные интересы.

Понравилась практическая направленность. В выбранных тематиках было достаточно современных подходов, теории и задач. Понравилось, что были разборы ДЗ — это реально помогало. Также понравился интерактив с преподавателями и другими студентами. Очень полезный курс, так держать! Какие-то вещи получилось применить сразу, какие-то смотрел «по диагонали». В целом не все задачи курса сейчас использую, но некоторые разделы (деплой, ценообразование) уже удалось применить в работе. Какие-то вещи просто не успел еще как следует разобрать (те же АВ тесты).

Очень понравился упор на практику, который удачно вписали в структуру курса, практически не потеряв важных фундаментальных вещей, а там где что-то вдруг потерялось — всегда подскажут, где об этом можно узнать. Качество подачи материала великолепное, лекторов слушать интересно. Опять же много разных практических советов, которые, надеюсь, отложились в голове и пригодятся в дальнейшем. Отдельное спасибо за множество инструментов, с которыми удалось познакомиться, а также за работу службы поддержки. Разумеется, как и везде, можно найти какие-то небольшие недочеты, но во-первых, это наверняка очень субъективно, а во-вторых, на общее впечатление никак не влияет — готов всем советовать ваш курс, ваш Telegram чат, ваш канал на YouTube (очень интересно смотреть, ведь я теперь понимаю, о чем там речь). С удовольствием пройду еще какой-нибудь ваш курс, когда будет возможность. Всей команде курса огромное спасибо!

Курс оказался реально очень интересным и насыщенным. Формат интенсива, как мне кажется, себя оправдывает, хотя и заставляет тратить достаточно много времени на освоение курса. Несколько спасло предварительное изучение курсов на Степике по статистике (как и у многих, они стали проводником в мир анализа данных) и базовым основам Python. Без них ушло бы намного больше времени на данные разделы курса. Очень неплохой раздел SQL — в том числе возможность попробовать не только ClickHouse, но и PostgreSQL. Очень полезный раздел визуализации — первоначальные навыки использования Tableau очень помогли в дальнейшем.

Зимой я изучал теорию вероятностей на Степике, а затем обнаружил, что у Анатолия, помимо курсов по основам статистики, есть еще и курс по введению в Data Science и машинное обучение. После прохождения этого курса в финальных степах появилось уведомление, что Karpov Courses готовит аналитиков данных. Так я решил оплатить курс и начать обучение. Зная, насколько круто и доходчиво Анатолий объясняет сложные вещи, я не сомневался в качестве самого курса и в итоге оказался прав.

Очень понравились блоки по питону, статистике, гиту, sql и продуктовой аналитике. Хотелось бы отметить, что задачи максимально похожи на реальные, с которыми сталкиваются аналитики. Хорошо сбалансированный курс с отличной поддержкой. Понадобилась небольшая шлифовка хард скиллов на интервью, но после примерно 3 интервью уже не было никаких сложностей. Жду курс по «Продвинутой аналитике», чтобы продолжить учиться.

Содержательный интенсивный курс с широким спектром инструментов для начинающего аналитика. Плюсы: отличный быстрый саппорт; возможность посмотреть разбор заданий, чтобы сравнить свой вариант решения с решением опытного аналитика; готовые конспекты по лекциям, что значительно экономит время на обучение.

Это лучший курс, который я проходила. Я уже начала работать аналитиком, но мне нужно было структурировать и упорядочить знания. Курс идеально с этим справился. В курсе были разобраны все основные инструменты для работы аналитиком. Курс направлен скорее на работу продуктового аналитика, что сейчас является особенно актуальным. В курсе было очень много информации, к которой периодически возвращаешься. Здорово, что доступ к материалам сохраняется.

До этого я проходила одноименный курс в другой школе (не буду писать тут, но вы все знаете ее). Так вот, karpov. courses мне понравился в раз так сто больше. Очень качественные и доступные видео, интересная домашка и особенно итоговый проект. Отдельно порадовала обратная связь от Беслана с разбором проекта в конце. Вот теперь жду, когда стартует поток по ml?

Курс очень понравился. Замечательный преподавательский состав, всегда готовый помочь, реальные кейсы, подробные рецензии на задания, много практики. Очень хорошая атмосфера в группе. А самое главное — все необходимые знания для будущей работы. Спасибо всем, кто трудился над созданием этого курса!

На курс я записался в первую очередь для того, чтобы в дальнейшем сменить сферу деятельности (к счастью, все получилось и теперь я работаю продуктовым аналитиком в Контуре). Привлекла продолжительность и то, что одним из основных авторов курса является Анатолий (до этого проходил его курсы по статистике на Степике и слушал лекцию по ML, которую он проводил на старой работе как приглашенный спикер). Что же касается самой программы, то модули по Python, SQL и визуализации были прекрасны как с точки зрения теории, так и практики (отдельное спасибо Роману за разборы дашбордов). Модули по статистике и a/b тестам, как мне показалось, были хорошо сделаны с точки зрения теории, но практики там было совсем мало (хотя, наверное, спорный вопрос, учитывая что вся программа рассчитана всего на 5 месяцев). Понравилось, что в курсе также постарались рассказать про все ходовые в работе аналитика технологии (Git, Redash, Airflow). Варианты финального проекта показались достаточно легкими, поэтому для лучшего закрепления скиллов, наверное, стоит придумать и решить свою собственную проблему.

Я проходила курс «Аналитик данных» с первым потоком. Хочу сказать большое спасибо всей команде курса. Преподаватели и команда всегда на связи, я мучила их вопросами и уточнениями, и всегда можно было ожидать доброжелательный и содержательный ответ. Уже в середине курса один из преподавателей пригласил меня работать аналитиком, с тех пор я год проработала младшим аналитиком и недавно перешла на должность дата инженера (очень пригодился модуль по Airflow с курса). Собираюсь пойти на первый поток курса «Дата-инженер» у Анатолия, чтобы подтянуть технические знания — уверена, что качество курса будет отличным. Хочу предупредить, что курс достаточно нагруженный — у меня уходило на обучение по три-четыре часа в день (правда, я гуглила дополнительные материалы, чтобы во всем разобраться). Проходить курс в расслабленном режиме по вечерам вряд ли получится. Наибольшую отдачу можно получить, вкладывая в обучение время и силы, но оно того стоит :)

Очень хорошие курсы. Пройдя его имею хорошие шансы найти престижную работу. Благодаря этому курсу, прошёл уже два этапа собеседований в Яндекс на позицию аналитика данных. Жду третий этап) Спасибо вам!

Только что прошел разбор финального проекта. С уверенностью могу сказать, что этот курс оказался лучшим образовательным контентом, который был в моей жизни. Мое понимание сферы дата сайнс за эти полгода изменилось кардинально. Курс дает отличные фундаментальные знания и дополняет их реальными рабочими задачами, а обширность тем позволяет двигаться как вглубь, так и вширь. Наверное, лучшим показателем полученных знаний и опыта является осознание, что теперь я знаю гораздо больше.

Работал продуктовым аналитиком. Общий стаж работы в IT до начала обучения был 9 месяцев. Выполнял задачи по стриму продуктовой и маркетинговой аналитики. Пришел на курс, чтобы расширить свои знания и возможности в аналитике, в том числе чтобы поработать над созданием предикативных моделей. Возможно перейти в ml полностью. Потрясающий курс с максимально широким охватом все тем из перечня. Не простой темп, который довольно сложно совмещать с фулл тайм занятостью. Эмоции только положительные В конце курса подтянул харды, расширил экспертизу в data science, повысил Грейд до middle+, получил оффер на 35% выше текущего оклада и работу над более интересными задачи в сильной команде Алексей Кожарин — лучшего преподавателя по python я не встречал в русскоязычном пространстве! Спасибо за блок с алгоритмами отдельно. Никита Табакаев — супер доступные объяснения математики и принципов работы алгоритмов. Теперь тоже часто говорю «чиселки»)) Алексей Биршерт — не представляю, как удалось тебе столько тем уместить в блок по DL, но спасибо огромное, что всё собрал в одном месте! Эмиль Каюмов — супер блок по статистике. Не знаю, сколько часов уходит у людей без бэкграунда на прохождение блока, но даже с опытом в ab-тестировании скучно не было ни разу! Нерсес Багиян — вечная поддержка по ходу курса. Спасибо, что делился своим мнением о карьере и будущем DS на вебинаре! Отдельная благодарность Алексею и Нерсесу за открытость и личную помощь в консультации по рабочему вопросу вне темы курса!

Первый раз обучался дистанционно и могу сказать, что это было очень удобно. Учебный материал был представлен доступно и содержательно, а также были интересные видеоматериалы. Особенно понравилось прохождение тестирования - результаты можно было увидеть сразу. Главное, что можно было учиться в удобное время, не отвлекаясь от работы. Обучение было удобным, и информацию можно было сохранить для последующего использования. Большое спасибо организаторам, экспертам и кураторам курса! ❤️??

Мне очень понравилось проходить обучение у Карпова. Он отлично объясняет Python и SQL, а также очень хорошо разбирается в статистике. Единственное, что стоит улучшить - это API Python и Airflow. На курсах также рассказывают про Tableu как BI систему. Я считаю, что полученных знаний достаточно, чтобы устроиться на стажировку или работу джуном. Самое главное - что материал представлен с нуля, так что даже если у вас нет опыта, вы сможете все освоить. Кроме того, учат находить информацию и использовать поисковики правильно, что невероятно важно. Спустя почти год после окончания обучения я работаю аналитиком данных и очень доволен результатом.

Опишу свой опыт классического гуманитария, который столкнулся с анализом данных. Обучение было начато в январе 2023 года и завершено в августе того же года. До этого у автора не было опыта в данной области. Он столкнулся с трудностями с самого начала из-за отсутствия времени на изучение материала. Однако, после перехода на другой поток и более тщательного изучения основ Python, ситуация стала проще. Следующие блоки по SQL, теории вероятности и статистике тоже вызывали сложности, но имело место определенное представление о них. Блок по Git требовал дополнительных объяснений, которые были найдены в видео на YouTube. В процессе обучения автор закрепил основные принципы визуализации данных и продуктовой аналитики. Он также отметил сложности с блоком airwlow из-за нехватки времени, но понимание этого материала не было критичным для итогового проекта. Работа технической поддержки оказалась достаточной, несмотря на некоторые затруднения с ответами сотрудников. В целом, автор оценил курс на 7,5 из 10 баллов и отметил его насыщенность и требование усилий для дальнейшего развития в профессии аналитика данных.Также очень важно не бояться задавать вопросы, изучать дополнительные материалы и практиковаться на практических заданиях. Постепенно, с каждым новым шагом, вы будете все более уверенно двигаться вперед и достигать поставленных целей. Удачи в изучении новых знаний!

Перед тем, как приступить к обучению, я решил улучшить и разнообразить свои навыки в области машинного обучения. Могу уверенно сказать, что мои ожидания были полностью оправданы. Благодаря отличной экосистеме симулятора мне удалось решать задачи на всех этапах разработки систем машинного обучения, а также опробовать себя в различных областях (matching, NLP, RecSys, uplift). Очень порадовало то, что каждый месяц появляются новые задачи, а студенты имеют возможность предложить свою задачу, и если остальные студенты проголосуют за нее, то она будет включена в разработку командой. Поддержка всегда была оперативной, и всегда можно обратиться за помощью в чат, где студенты вместе с создателями симулятора готовы помочь. Я определенно рекомендую этот симулятор всем, кто хочет улучшить и разнообразить свои навыки в области машинного обучения. Однако стоит быть готовым к тому, что придется решать множество задач самостоятельно. Это не курсы, где вас будут проводить от начала до конца, ведь именно самостоятельность является отличительной чертой симулятора, как настоящей работе.

Сейчас я завершаю курс с чувством удовлетворения и гордости за себя, потому что я смогла дойти до конца и не бросить на полпути. Раньше я совсем не имела опыта в программировании, и хотя сейчас я далека от профессионала, все еще многое нужно изучить и понять самостоятельно. Если вы, как и я, начинаете курс с нуля, будьте готовы к большой самостоятельной работе и уделите достаточно времени на учебу. Курс познакомит вас с основами, но для полного усвоения материала потребуется еще больше усилий. Хорошо, что курс длится всего 5 месяцев, в отличие от других, которые занимают 9-12 месяцев, так как самостоятельное изучение - это практика. Учителя на курсе очень интересные и доходчиво объясняют материал. Особенно выделяется Анатолий Карпов, который является отличным преподавателем. Группа поддержки в discord тоже заслуживает похвалы, они всегда на связи, даже по выходным до позднего времени. Отвечают на вопросы развернуто и терпеливо, что очень ценно. Были моменты с слезами и ощущениями, что я взялась за что-то слишком сложное, но моя настойчивость и желание преодолеть трудности заставляли меня идти вперед. Я бесконечно благодарна за это. Теперь передо мной открыты двери в увлекательный мир IT. Привет, мир!

У меня был 20-летний опыт работы, основным направлением которой является оптимизация SQL-запросов для MS SQL Server. Я выбрал этот курс, чтобы получить крепкое основание и заполнить пробелы после самостоятельного изучения машинного обучения. В общем, курс был замечателен. Он значительно превзошел мои ожидания. Конечно, в нем есть недостатки, но ничто не идеально в этом мире. Блок по Python был изложен просто блестяще (возможно, сам блок не такой сложный), блок по классическому машинному обучению был отличным, а изложение почти так же превосходно, как в блоке по Python. Отдельно хочу выразить благодарность за объем информации, представленной в блоке по глубокому обучению. Этот блок, хоть и вводный, все же представляет собой тему, в изучении которой можно погрузиться на долгий срок. По блоку статистики мои ожидания (которые были завышены) не подтвердились, но здесь я уже был избалован курсом на Степике от Анатолия Карпова. Тем не менее, этот блок был хорош и раскрыл ключевые аспекты. Кроме того, мне понравились уроки по алгоритмам в блоке по прохождению собеседований. Из плюсов хочу также выделить отличную поддержку. За это хочу выразить огромную благодарность! Я прямо чувствовал поддержку и заинтересованность, ребята были всегда готовы предоставить много информации, а не просто выполнять свою работу механически, как это часто бывает. В общем, я просто в восторге! После завершения курса я почувствовал себя похожим на Нео из «Матрицы», когда он сказал "я знаю кунг-фу". Мой уровень понимания машинного обучения вырос значительно.

Я работал в качестве продуктового аналитика с общим стажем работы в IT в 9 месяцев до начала обучения. Мои обязанности включали выполнение задач по продуктовой и маркетинговой аналитике. Я присоединился к курсу, чтобы расширить свои знания и возможности в области аналитики, а также поработать над созданием предиктивных моделей и, возможно, полностью перейти в машинное обучение. Курс впечатлил своим широким охватом тем. Темп обучения был достаточно интенсивным, что делал его сложно совместимым с полной занятостью, но мои эмоции были только положительными. В конце курса я улучшил свои навыки, расширил свою экспертизу в области data science, продвинулся до уровня middle+ и получил предложение о работе с окладом на 35% выше текущего, где я теперь занимаюсь более интересными задачами в крепкой команде. Хочу выразить огромную благодарность преподавателям: Алексею Кожарину за лучший урок по python, Никите Табакаеву за доступные объяснения математики и принципов работы алгоритмов, Алексею Биршерту за замечательный блок по deep learning, Эмилю Каюмову за интересный блок по статистике и Нерсесу Багияну за постоянную поддержку и советы по карьере. Отдельное спасибо за личную помощь и консультации по рабочим вопросам вне учебной программы!

В настоящее время я работаю в области телекоммуникаций в должности руководителя направления, занимаясь планированием сетей связи. Ранее я училась в техническом ВУЗе, поэтому у меня изначально была хорошая математическая база. Желание сменить область деятельности привело меня к изучению предложений онлайн-обучения. После тщательного выбора среди множества школ, я остановилась на курсах karpov.courses, поскольку их специализация в области Data Science привлекла меня. Я считаю, что DS - это очень перспективное направление, которое уже окружает нас повсюду: от рекомендательных систем и банковского скоринга до нейронных сетей, генерирующих изображения и убирающих шум с аудиодорожек. Я уверена, что в будущем такие технологии будут широко применяться во многих отраслях. Мне очень понравился курс в целом: он хорошо структурирован, охватывает много материала - от очистки данных и визуализации до Machine Learning и Deep Learning. Задания в блоках были сложными, но я смогла их преодолеть, учась на своих ошибках. Я считаю, что общение в DS-коммьюнити помогает мне лучше понимать обсуждаемые вопросы. Мои любимые части курса - Python и "Основы машинного обучения", в которых я нашла много интересных деталей и советов. Я пока не ищу работу в области DS, но планирую начать это делать в скором времени. Также я собираюсь воспользоваться помощью рекрутеров от karpov.courses. Этот курс стал для меня введением в новую специальность, и летом я собираюсь поступать в магистратуру ИТМО на направление "Искусственный интеллект". Одним из преимуществ курса является его сообщество. Во время обучения я подружилась с однокурсницей, с которой мы регулярно общаемся и посещаем мероприятия посвященные Data Science. Спасибо за качественный контент! Я бы хотела больше поддержки во время выполнения финального проекта, но в целом курс оказался замечательным. Мой совет для тех, кто только начинает учиться: важно создать привычку. Мне помогло строгое следование учебному расписанию. Таким образом было легче приступить к выполнению заданий и дойти до конца. Я училась минимум по часу в день 6 дней в неделю, стараясь придерживаться этого расписания, даже если мне приходилось немного отставать из-за личных обстоятельств.

В момент начала обучения на курсе, я уже завершал обучение на курсе "Аналитик данных" от karpovꓸcourses и работал в течение трех месяцев на позиции аналитика данных в крупном офлайн-ритейле. Решив пройти обучение по дата-инженерии, я выбирал между этим направлением и Data Science (ML), так как хотел развиваться дальше. Для меня это был первый опыт работы в IT, учитывая мое профильное образование в области машиностроения. Курс был просто потрясающим. Честно говоря, сейчас, будучи инженером данных среднего уровня, я благодарен за этот курс. За несколько месяцев я нашел работу в качестве инженера данных, увеличил зарплату вдвое (по сравнению с аналитиком) и до сих пор использую стек технологий, которые были представлены на курсе. Даже на текущей работе я применяю некоторые инструменты, ознакомленные на курсе, настраиваю их и обучаю других коллег. Конечно, спустя несколько месяцев работы можно найти какие-то недостатки, такие как недостаток глубоких примеров и сложных задач. Но, учитывая, что курс ведет с нуля до уровня Junior+, эти недостатки были бы нечестными с моей стороны. Я все еще обращаюсь к некоторым преподавателям за советом. Я очень доволен курсом, не жалею о времени и сил, потраченных на обучение. Я бы с удовольствием продолжил изучение новых открытых инструментов и технологий, так как дата-инженер в нашей стране должен быть универсалом. Я жду курс по Docker и интересуюсь новыми направлениями на karpov.courses. Рекомендую этот курс всем, но помните, здесь придется усердно трудиться, читать, задавать вопросы, и, когда речь зайдет о Big Data и облаках - вас ждет настоящий вызов! Эмоций будет много, но это того стоит.

Я воспользовался функцией помощи в поиске работы, предоставленной в рамках курса, и именно благодаря специалисту karpov.courses мне удалось найти новую работу (хотя я и сам активно искал вакансии). Я присоединился к небольшому, уютному, но перспективному стартапу, где разрабатывал продукт по кредитному скорингу для малых предпринимателей для дальнейшей продажи банкам. Перед началом поиска работы я прошел только модули «Ранжирование и матчинг» и «Динамическое ценообразование». Эти знания оказались очень полезны как на собеседованиях, так и в повседневной работе. Также я получил значительную поддержку от «Сценариев деплоя ML-сервисов». Мне еще не довелось практически применить изученные темы «Uplift-моделирование» и «Продвинутое A/B-тестирование», однако полученные знания оказались крайне полезными: благодаря углубленному пониманию A/B-тестирования я улучшил свои статистические навыки, а тема проектирования библиотеки факторов в uplift моделировании оказалась актуальной для любых ML-задач. Каждый модуль курса принес мне что-то новое, полезное и интересное. Однако, как личное предпочтение, мне особенно запомнились модули «Ранжирование и матчинг» и «Uplift-моделирование». Здесь сыграли роль как обаяние преподавателей (без обид другим), так и структура модулей, а также мои собственные интересы.