Отзывы karpov.courses

Проходил курс System ML Design. Изначально хотел освоить написание дизайн-документов, но получил гораздо больше — теорию применял на практике. Крайне полезным стал групповой проект с реальными задачами в сжатые сроки. Это помогло научиться не только создавать сильные дизайн-доки, но и эффективно работать в команде с разными специалистами. Навык структурирования решений стал для меня очень ценным инструментом, который сразу пригодился на работе. Рекомендую этот курс тем, кому не хватает таких знаний, но будьте готовы к активному участию. Личных претензий нет, так как я самостоятельный и не привередливый.

Пожалуй, сложно выделить что-то хорошее. Платформа абсолютно не готова для обучения: нет даже нормального вывода ошибок в консоли, максимум — типизированный ответ "В функции ошибка", но какая именно — не понятно. Инструкции по установке окружения отсутствуют, приходится искать в интернете или докучать куратору, который чаще отвечает шаблонно: "передам ваше мнение разработчикам". Такие базовые неудобства должны были быть замечены ещё в предыдущих группах. В итоге — потраченные деньги и нервы. И недостатки курса начинаешь понимать уже после того, как возврат денег стал невозможен.

Плюсы курса проявляются в интересных заданиях и больших конспектах с видеоуроками, плюс много практики от экспертов в области. Здесь же предлагают массу полезной информации, включая подготовку к собеседованиям. Кураторы быстро откликаются на вопросы и помогают с составлением резюме и портфолио. Иногда платформа ведет себя нестабильно, но техподдержка оперативно решает проблемы, а зачастую они проходят сами, так что это не критично. В итоге я довольна моим опытом — получила именно то, что ожидала, стала увереннее в CV и Deep Learning, получила массу знаний и практики.

В начале курс дался непросто из-за множества новых терминов и инструментов. Первые модули по проектированию DWH показались запутанными из-за сложностей с методологиями, но со временем стало ясно, когда и что применять. Практические занятия с такими инструментами, как Spark, Airflow, MLflow, Hadoop, Hive, HBase, Kafka, PostgreSQL, Greenplum, Kubernetes, Tableau, DataLens, SuperSet, DVC и Deequ помогли освоить их применение в реальных проектах. В итоге получил системное понимание работы с данными, практические умения и уверенность в решении задач. Рекомендую курс тем, кто готов усердно учиться и применять знания на практике для глубокого освоения инженерии данных.

Курс организован очень грамотно: охвачены ключевые темы от проектирования DWH и основ MPP СУБД до автоматизации ETL, работы с большими данными и облачными хранилищами. Проект, где нужно построить полный процесс от Data Lake на pySpark до хранилища на S3 и Greenplum, связав всё через DAG в Airflow, — очень близок к реальным задачам профессии. Выполняя его, полностью погружаешься в профессиональные процессы, а поддержка наставников помогает не опускать руки. Особенно радует, что все материалы, включая лекции и конспекты, аккуратно собраны на платформе karpov.courses и доступны навсегда. Домашние задания после каждого раздела помогают закрепить теорию, а кураторы быстро и подробно отвечают в чате, что мотивирует завершить курс. Единственный нюанс — высокая нагрузка. Курс требует минимум 15 часов в неделю, и новичкам без IT-базы может быть трудно, но для желающих глубоко погрузиться это скорее плюс.

Хорошо запомнился вебинар с автором канала Настенька и работа с графиками, а также задания, которые выполнялись совместно с другими студентами. В то же время есть серьёзные проблемы: некоторые тесты построены с логическими ошибками, из-за чего правильный ответ найти невозможно (есть примеры в скриншотах). Курс не обновлялся с 2021 года, что видно по ссылкам на устаревшие разделы справки ClickHouse и версии программы того времени. В материалах встречаются опечатки. Поддержка не спешит исправлять ошибки в заданиях, а пытается их оправдать. Цена курса не соответствует качеству — получил устаревший и недоработанный продукт.

Подойдёт новичкам в аналитике, я считаю, это оптимальный вариант. Первая часть с Python очень насыщенная, дальше становится легче. Курс помог мне понять основы, и спустя пару месяцев после окончания устроился продуктовым аналитиком в крупную компанию. У меня техническое образование из серьёзного вуза, но не IT. Минус — модуль по Airflow оказался слишком кратким, на мой взгляд. В целом советую курс всем, кто только начинает путь в аналитике и не имеет опыта в этой сфере — мне он помог с трудоустройством.

С февраля 2025 года училась на курсе startML. Хотя курс позиционируется как вводный и на лендинге говорится, что для обучения не нужны знания высшей математики или навыки программирования, на деле без них справиться очень сложно. Первый модуль, включающий основы Python, разработку, git, airflow и sqlalchemy, прошёл отлично — мотивация и понимание были на высоком уровне. Наполнение курса и проектные задания вполне соответствуют заявленной теме, всё необходимое для освоения предоставлено. Во втором блоке, где изучают классические алгоритмы машинного обучения, проявились пробелы в математической подготовке, несмотря на моё техническое образование. Теоретически можно научиться применять fit и predict, не вдаваясь глубоко в алгоритмы, но на практике нужно знать, как минимум, дифференциалы. В финальном проекте требуется достичь определённых показателей по метрике, что оказалось непросто. Третий раздел, посвящённый основам глубокого обучения, был скорее ознакомительным и вызвал у меня чувство неуверенности. Последний блок о статистике и A/B тестировании тоже содержательным. Работаю аналитиком данных и планирую стать ML-инженером; надеялась сразу после курса начать откликаться на вакансии, но понимаю, что потребуется дополнительное время на подготовку. Особую благодарность выражаю куратору Юлии Рожковой — очень внимательная и отзывчивая, всегда поддерживала в сложные моменты и искренне заинтересована в успехах студентов. Эксперты быстро и ёмко отвечали на вопросы. В целом я довольна покупкой курса и рассматриваю возможность пройти ещё симулятор DSP.S., а возможно и hardML.

В целом курс превзошел мои ожидания. Я пришёл за крепкой базой в машинном обучении и получил её полностью. Пока я не стал ML-инженером, но знания, полученные здесь, очень помогают мне в работе аналитиком. Главным достижением считаю то, что во время обучения нашёл первую работу аналитиком. Это было здорово: прошёл собеседования и сразу смог применять полученные знания на практике, что дало отличный старт. Рекомендую курс тем, кто готов серьезно заниматься и хочет получить практические навыки. Он точно стоит своих денег. Впечатления исключительно положительные, ставлю твёрдую пятёрку. Планирую закрепить знания на тренажёрах, поэтому останавливаться не собираюсь.

Плюсы в том, что курс использует очень понятный язык и подробно раскрывает ключевые темы, которые важны для понимания машинного обучения в целом. Особенно впечатлил блок, посвящённый машинному обучению — он очень хорошо раскрыт. Кураторы и эксперты заслуживают отдельной похвалы: кураторы отзывчивы и не оставляют студентов без поддержки, а эксперты всегда готовы ещё раз объяснить непонятное, пока не станет ясно. Благодаря им удалось усвоить материал быстрее. Из минусов отмечу малое количество проектов для портфолио, хотя после курса ты уже сам сможешь создавать проекты с нуля.

Начал обучение в мае 2025 года. Сейчас я программист, и для увеличения зарплаты на работе понадобились знания в области data engineering. Этот курс порекомендовали мои знакомые, которые работают инженерами данных. Очень впечатлили преподаватели. Материал представлен в формате записанных лекций, что создает некоторые неудобства: нельзя сразу задать вопросы, пока они свежи. Задания сначала несложные, возможно, благодаря моему опыту с SQL и Python, а затем уровень растет. Курс дает только основную информацию без глубоких деталей — приходилось много искать в интернете и обращаться к нейросетям. Некоторые жаловались на медленную поддержку, но мне отвечали достаточно быстро; правда, ответы скорее объясняли проблему, чем решали её, поэтому дальше пришлось самостоятельно разбираться. Уже первые два модуля по проектированию DWH и ETL оказались полезными на работе. Задания требуют усилий и иногда вызывают раздражение, но решаемы. Общая информация доступна и в сети, но курс помог определить направление и изучать популярные инструменты, такие как Airflow и Hadoop, а не пробовать всё подряд. Если у вас нет уверенного уровня владения Python и SQL, курс вряд ли подойдет. При установке Airflow и Hadoop на Windows могут возникнуть трудности. Обычно на просмотр и выполнение заданий уходит от 3 до 5 часов в день, особенно если лекции длинные. Из минусов: видео выглядят немного устаревшими, хотелось бы больше практических заданий с реальными кейсами. Поддержка обычно отвечает примерно за полчаса. Иногда решения находишь сам, что тоже хорошо — ведь умение искать информацию важнее всего. Добавив пару pet-проектов с новыми знаниями в резюме, я уже получил два приглашения на собеседования по новой специальности.

Недостатки: 1. Видео курс был записан больше трёх лет назад. Понимаю, что обновление курсов стоит денег, но при такой стоимости его следовало бы хотя бы ежегодно обновлять. Даже инструкции к тестам устарели. 2. Программа вроде как нормальная, но почти все темы изучаются поверхностно. Особенно мало внимания уделили полезным и интересным вещам про AirFlow и особенности баз данных. 3. Практика есть, но основная направлена на DevOps в облаках. Для позиции data engineer это непонятно. Другие впечатления: может, у школы есть курсы получше, но инженер данных сделан плохо, поэтому я однозначно не советую покупать или рассматривать этот курс. Деньги потрачены зря.

Этот курс даёт системное понимание и практические навыки. На хорошем уровне преподают Python, SQL, визуализацию и А/Б тестирование. После окончания открываются обновлённые материалы и задания. Благодаря этому курсу реально легко устроиться на начальную позицию. Из минусов — слабая поддержка со стороны технических специалистов и экспертов. Вероятно, из-за отсутствия голосования студентов может не проводиться онлайн-вебинар с лектором по окончании модуля. Многие лекции устаревшие, к примеру 2022 года, хотя есть и свежие обновления.

Курс содержит как полезные фрагменты, так и откровенно слабые моменты. Часть материала по MLOps представлена достаточно подробно и даёт хорошие знания, благодаря теории и интерактивным упражнениям — это позволяет освоить тему самостоятельно и быстро получить обратную связь. При этом раздел о рекомендательных системах вызывает много претензий: информационный перегруз, поверхностные объяснения и плохая организация материала сильно затрудняют изучение. Лектор порой ошибается и использует неоднократные склейки видео, из-за чего впечатление ухудшается. Дополнительно конспекты в разделе слабого качества, а домашние задания с неполноценным кодом создают дополнительные сложности. В итоге рекомендовать всю часть про рекомендательные системы не могу, хотя MLOps-часть заслуживает внимания.

Проходила обучение вторая половина 2023 года с целью улучшить навыки аналитика данных. Выбрала курс Карпова, так как на тот момент все остальные предложения на рынке казались очень слабые. Уже имела опыт с языками программирования для аналитики и хотела попробовать другую платформу. Кратко о курсе: материал представлен в виде видео и кратких заметок, что оказалось крайне неудобно. Смотреть двухчасовые видео, где преподаватель либо беззвучно что-то вводит в консоли, либо просто читает слайд — не понятно зачем. Наверное, для раскрутки самого преподавателя. Были отдельные модули, где спикеры действительно заинтересовывали, но это почти не компенсировало общее впечатление. Теории здесь гораздо больше, чем практики — примерно 80% против 20%. Проверка кода очень формальная: не ждите подробного разбора, будут лишь короткие комментарии «неверно» или «верно». Поддержка слабая, иногда даже неприятная. После нескольких стандартных рекомендаций студенты просто больше не получали ответов. В итоге к окончанию курса я так и не поняла, что конкретно получила. Зато курс помог мне добавить строчку в резюме и немного поднять свои очки в глазах HR, да и преодолела страх перед новой профессией. Навыков, по сути, практически не добавилось. С ретроспективой я бы скорее выбрала Яндекс Практикум, несмотря на его недостатки, так как там видны постоянные улучшения и обновления. В случае с Карповым не уверена, что продукт будет качественно развиваться.

Очень понравилось обучение у Карпова. Python и SQL уроки проработаны хорошо, лучше всех сделана статистика. Следует улучшить части по Python API и Airflow. В курсе рассказывают про BI-систему Tableau. В целом, по техническим навыкам достаточно, чтобы претендовать на стажёра или начинающего специалиста. Главное, что курс реально объясняет материал с нуля — даже без опыта можно освоиться. Ещё учат самостоятельно искать информацию и правильно пользоваться поиском, что пригодится всегда. Сейчас уже почти год работаю аналитиком данных и очень доволен результатом.

Поделюсь опытом человека, совсем далёкого от IT, который решил попробовать себя в анализе данных. Я начала обучение в январе 2023 года и закончила в августе того же года. До начала курса у меня не было никакого опыта, даже близкого к этой сфере. В университете я изучала теорию вероятностей и статистику, но за 10 лет всё это забылось, а в работе подобного не встречалось. Моя задача была — проверить, увлекусь ли я этой профессией и смогу ли её освоить. Совет тем, кто стартует с нуля, как и я: не откладывайте начало обучения, иначе позже дедлайны могут стать слишком жёсткими. Из-за семейных причин я запустилась на учебу на неделю позже всех, и это сразу же привело к фрустрации из-за первого блока по Python: я ничего не понимала и не успевала разобраться. После двух месяцев борьбы я почти бросила, но узнала о возможности перевода на предыдущий поток и этим воспользовалась. Прослушав заново основы Python в более комфортном темпе и повторяя за лектором, я наконец начала понимать. После восстановления ритма учебы всё стало идти легче. Блок с SQL понравился и давался гораздо проще, чем Python. Теорию вероятностей и статистику я воспринимала не сразу, но мои предварительные знания по курсам Анатолия Карпова на Stepik помогли, плюс была поддержка. Блок по Git сначала казался малозначимым, но он важен для сдачи проектов. Объяснений по Git в курсе мне не хватило, поэтому я искала дополнительные уроки на YouTube — там нашла подробный пятичасовой разбор, благодаря которому поняла, что это и как работает. По моим наблюдениям, многих студентов открытая документация и помощь извне выручают, так как объяснения в курсе немного скудны.

Перед стартом обучения хотел расширить и укрепить свои умения в машинном обучении. Могу уверенно сказать, что курс полностью оправдал мои ожидания. Благодаря продуманной экосистеме симулятора удалось поработать с задачами на различных этапах создания ML-систем и освоить разные области — matching, NLP, RecSys, uplift. Особенно приятно, что каждый месяц появляются свежие задания, а студенты могут предложить свои задачи: если они наберут голоса, команда симулятора их реализует. Поддержка всегда отвечала быстро, в чате всегда можно получить помощь — там вместе с авторами активно помогают другие студенты. Рекомендую этот симулятор всем, кто хочет прокачать и разнообразить навыки в машинном обучении. Но стоит быть готовым к тому, что придётся решать большую часть задач самостоятельно — это не курс, где всё проводят за руку, самостоятельность здесь — главная особенность, как в реальной работе.

Сейчас завершаю курс и испытываю чувство гордости, что не бросила его на середине. Ранее ни с чем подобным не сталкивалась и не являюсь экспертом. Впереди много самостоятельного изучения и поиска информации. Если вы, как и я, начинаете с нуля, будьте готовы к серьезной самостоятельной работе и выделяйте достаточно времени. На курсе дают базовые знания, но для полного понимания понадобится гораздо больше усилий — и это хорошо. Курс относительно короткий — пять месяцев, в отличие от других долгих программ на 9-12 месяцев, причём самостоятельное изучение здесь — важная практика. От преподавателей и поддержки могу только похвалить — лекторы объясняют понятно и интересно, особенно Анатолий Карпов — настоящий педагог. Группа поддержки в Discord всегда на связи, даже по выходным до 23:00 отвечают в течение 3-7 минут, терпеливо и развернуто. Были и трудные моменты, когда хотелось сдаться, но упорство помогло идти дальше, чему я очень рада. Теперь открываются двери в огромный и увлекательный мир IT. Hello, World!

С детства мечтал работать в IT, но не понимал, с чего начать. Первым опытом стало изучение Java, после двух курсов я не смог найти работу — зарплата, которую предлагали, была ниже прожиточного минимума для семьи с ипотекой. Со временем желание работать в IT только крепло. Летом 2022 года близкий друг, давно работающий в сфере, посоветовал мне рассмотреть профессию аналитика данных — это человек, который умеет программировать на нужном уровне (код должен работать) и логически мыслить. Ознакомившись с разными курсами, я выбрал karpov.courses. После бесплатного демо понял две вещи: аналитика — мое, и karpov.courses помогут достигнуть цели. Как только стартовал курс, жизнь изменилась: три занятия в неделю отнимали все время, привычное безделье и отвлечение на соцсети исчезли. Знания по Java помогли легче освоить Python. Даже те, кто раньше не кодил, с поддержкой преподов быстро осваивали материал. Уже от базового Hello, world! до сложных агрегаций данных с отправкой результата в Telegram. По окончании курса меня перевели на новую должность аналитика на работе. Конечно, не все изученное пригодилось сразу, но полученная база позволяет двигаться дальше. Всем, кто выбирает такой путь, желаю терпения, сил и удачи — пусть сила будет с вами!

Раньше у меня не было навыков программирования, когда я приступил к курсу «Аналитик данных». С аналитикой я сталкивался лишь поверхностно в сфере дропшиппинга. Моё образование — техническое обслуживание и ремонт автомобилей, то есть я механик. До обучения на karpov.courses последние 5 лет я работал продавцом-консультантом и чувствовал неудовлетворённость своей профессией. Я перебирал множество курсов по разным специальностям, но ни один из них не казался мне по-настоящему перспективным. Летом 2022 года знакомые рассказали мне про возможности в IT и порекомендовали karpov.courses. Среди направлений я выбрал аналитику — именно эта область вызвала у меня наибольший интерес. Меня манил большой объём задач, разнообразие лекций, шанс расти и сильный вызов для ума. После пяти лет застойной работы начинать что-то новое было сложно и даже страшно, особенно когда мне предстояло разобраться с Python, SQL и GIT. Мысль о грядущих темах «Теория вероятности», «Статистика» и «Визуализация» вызывала панику, потому что математика и геометрия в колледже были для меня самыми неприятными предметами. Совмещать учёбу с работой оказалось непросто: были бессонные ночи, множество непонятных моментов и эмоциональных всплесков. Но при детальном погружении каждый день обучения открывал для меня что-то новое, и я радовался, что не стою на месте. К моему удивлению, я начал получать удовольствие от SQL, Python, теории вероятностей и визуализации. Когда у меня возникали вопросы, преподаватели всегда детально помогали разобраться, объясняя так, что всё становилось ясным, а лекции и задания были составлены очень грамотно. Примерно к середине курса я понял, что могу самостоятельно решать продуктовые задачи, которые раньше казались мне непосильными, и, будучи нетерпеливым, решил попробовать св

Этот курс — лучший из тех, что я проходила. Я уже работаю аналитиком, но мне нужно было систематизировать знания, и курс с этим отлично справился. В нём подробно разбирали все важные инструменты для аналитика, курс ориентирован на продуктового аналитика, что сейчас очень актуально. Информации много, к ней удобно возвращаться, плюс доступ к материалам сохраняется навсегда.

Я учился по Data Science самостоятельно, без платных программ, но практики везде очень мало. В курсах бывают примеры и задачи, но этого недостаточно. Темы понятны по отдельности, но в целом сложно понять, как подходить к решению большой бизнес-задачи. Симулятор решил эту проблему: реальные задачи из продаж, большой объём данных, а главное — хорошее теоретическое введение.