Отзывы о школе «KARPOV.COURSES»

5
31 отзывов
Положительные
28
Нейтральные
1
Отрицательные
0
Год основания
2019
Студентов
150000+
Преподавателей
35+
Курсов
11
Сортировать по
Дате, сначала новые
Дате, сначала новые
Дате, сначала старые
Оценке, сначала негативные
Оценке, сначала позитивные
Даже через экран чувствовалось желание делиться опытом и знаниями
5/5
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.
10 мая 2024
Арина
Комментировать
Максимально доходчивое объяснение без лишней воды
5/5
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.
10 мая 2024
Олег
Комментировать
Полноценная образовательная программа, дающая отличную базу
5/5
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!
10 мая 2024
Кир
Комментировать
Теперь есть реальный опыт ;)
5/5
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 ;)
10 мая 2024
Саша
Комментировать
Я хотел подтянуть свои компетенции
5/5
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.
10 мая 2024
Леша
Комментировать
Потрясающий курс с максимально широким охватом все тем из перечня.
5/5
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.
10 мая 2024
Илья
Комментировать
Знания пригодились как на собеседованиях, так и в самой работе
5/5
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.
10 мая 2024
Вадим
Комментировать
Полезный курс с практической направленностью
5/5
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).
10 мая 2024
Миша
Комментировать
Курс с упором на практику
5/5
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!
10 мая 2024
Иван
Комментировать
Формат интенсива себя оправдывает
5/5
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.
10 мая 2024
Александр
Комментировать
С самого начала был уверен в качестве курса
5/5
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.
10 мая 2024
Паша
Комментировать
Прошел курс и теперь жду продвинутую аналитику
5/5
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.
10 мая 2024
Макс
Комментировать
Отличная поддержка, полезные конспекты лекций и разборы заданий
5/5
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.
10 мая 2024
Гоша
Комментировать
Курс помог структурировать и упорядочить знания
5/5
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.
10 мая 2024
Надя
Комментировать
Курс превзошёл все ожидания
5/5
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?
10 мая 2024
Елена
Комментировать
Хорошая атмосфера и замечательный преподавательский состав
5/5
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!
10 мая 2024
Слава
Комментировать
Курс помог сменить сферу деятельности
5/5
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.
10 мая 2024
Николай
Комментировать
После курса устроилась аналитиком и через год стала инженером данных
5/5
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 :)
10 мая 2024
Анна
Комментировать
После обучения прошёл два этапа собеседования в Яндекс
5/5
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!
10 мая 2024
Денис
Комментировать
Лучший образовательный контент в моей жизни
5/5
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.
10 мая 2024
Ваня
Комментировать
После курса почувствовал себя, как Нео в «Матрице», когда он сказал «я знаю кунг-фу»
5/5
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!
10 мая 2024
Эд
Комментировать
Карпов курс - Start ML
5/5
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! ❤️??
5 мая 2024
Толга
Комментировать
Опыт прохождения курсов
5/5
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.
5 мая 2024
Иван
Комментировать
Результат туманный, хотя потраченного времени не жалко
4/5
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!
5 мая 2024
Дарина
Комментировать
Симулятор работы, но есть один нюанс.....
5/5
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.
5 мая 2024
Артем
Комментировать
С нуля получила интересную профессию
5/5
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!
5 мая 2024
Марина
Комментировать
Мой уровень понимания ML вырос на порядок
5/5
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.
5 мая 2024
Эдуард
Комментировать
Потрясающий курс с максимально широким охватом все тем из перечня
5/5
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!
5 мая 2024
Слава
Комментировать
Спасибо за такой качественный контент!
5/5
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.
5 мая 2024
Екатерина
Комментировать
Курс — бомба
5/5
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.
5 мая 2024
Ярослав
Комментировать
Знания пригодились как на собеседованиях, так и в самой работе
5/5
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.
5 мая 2024
Александр
Комментировать
Информация обновлена: 13.12.2023
Логотип онлайн школы KARPOV.COURSES
KARPOV.COURSES - это онлайн-школа, специализирующаяся на обучении с нуля таким востребованным IT-направлениям как Data Science, Machine Learning, Deep Learning и другим связанным с анализом данных профессиям. Школа предлагает структурированные и практикоориентированные курсы, которые помогут вам в построении успешной карьеры в сфере анализа данных