Отзывы о школе KARPOV.COURSES

Хотела бы поделиться отзывом о курсе «Инженер машинного обучения» онлайн школы Karpov. Courses. Узнала о школе Karpov. Courses и Анатолие Карпове, когда проходила курсы на платформе Stepik, которые вел Анатолий: «Основы статистики», «Введение в Data Science». Меня очень заинтересовала подача материала этих курсов, настолько увлекательно Анатолий преподносит контент и мотивирует в освоении, казалось бы, на первый взгляд, скучной дисциплины Основы статистики. Далее начала смотреть, какое направление IT мне было бы интересно. Познакомилась с направлением ML и решила, что это будет челлендж для меня стартовать в ML, так как закончила ВУЗ по специальности IT более 15 лет назад, после ВУЗа в IT не работала, решила тогда, что мне это не очень интересно. Работая в другой сфере достаточно долго, в итоге поняла, что пришло время вернуться в IT, так как чувствую свой потенциал, обладаю аналитическим мышлением, способностью и желанием развиваться в IT, а также достигать поставленных целей. Опыта в аналитике данных (python) на данный момент, к сожалению, нет. Получается, работаем с тем, что есть:) Считаю, что hard skills+soft skills+умение достигать поставленных целей рано или поздно приводят к желаемому результату. Если не получится сразу найти работу в ML, начну с аналитика данных, так как реально оцениваю рынок IT и свои возможности/приобретенные навыки. Главное — двигаться в нужном направлении и ощущать внутренне, что данное направление IT — это твое, и оно реально вдохновляет и мотивирует. Если неинтересно, вряд ли это сработает, это мое мнение.
Сравнивала несколько известных онлайн школ по контенту курса ML, длительности и отзывам студентов, выбрала в итоге Karpov. COURSES И считаю, что сделала правильный выбор. Длительность курса 7 месяцев для меня оптимальна. Начала учебу в апреле 2025 г.
Проходя обучение на курсе, узнала, что немало студентов уже имеют опыт работы в аналитике, знакомы с python и библиотеками и проч. Поэтому по моим ощущениям, обучение мне далось сложнее из-за отсутствия опыта в аналитике данных. Но все же материал реально освоить, если у вас все в порядке с аналитическим мышлением, математическими способностями, навыками кодинга и целеустремленностью. В курсе дается много теории и практики, ссылок на внешние ресурсы, так что материала более чем достаточно для изучения для новичка и старта в ML. Обучение, на мой взгляд, очень интенсивное, необходимо изучать теорию и выполнять практические задания (выкладываются 3 раза в неделю), есть дедлайны. Желательно это делать в тайминге.
Первые 2 модуля по Python и машинному обучению — просто супер! Подача материала Алексеем Кожариным и Никитой Табакаевым такая же интересная и мотивирующая, как ведет курсы Анатолий Карпов (писала об этом в самом начале).
Модуль по Deep learning дается в более сжатом виде, но подробнее выделен в отдельный курс на Karpov. COURSES, Если появится желание продолжить развиваться именно в направлении Deep learning.
Модуль Статистика и A/B тесты, на мой взгляд, преподнесен менее интересно лектором, что не влияет на сам контент блока: теории и практики в нем также предостаточно: теория вероятностей, мат статистика, практические задачи.
По мере прохождения модулей курса кураторы запрашивают по желанию обратную связь, и я делилась ей. В ответ рада была узнать от кураторов, что курс улучшается, учитывая обратную связь студентов, например, что уже запустили улучшенную программу и не только финальные модули дополнили и немного упростили, но добавили новый вводный блок, несколько новых уроков в python сделали, неточные формулировки в некоторых заданиях отточили.
В плане поддержки эксперты всегда оперативно помогали, если возникали трудности в решении практических задач, за что очень благодарна! В финальном проекте время ответа экспертов было более продолжительным, о чем предупреждали на курсе, но тем не менее приемлемо.
Отдельно хочу поблагодарить кураторов — Юлию Рожкову и Марину Тюлькину! Очень поддерживали, подбадривали и всегда старались оперативно помочь, когда возникали затруднения в организационных вопросах.
Впечатление от курса только положительное. Несмотря на некоторые нюансы, о которых написала в отзыве, готова рекомендовать пройденный курс.

У меня был небольшой опыт и примерное понимание работы моделей классического МЛ, опыт работы с питоном тоже имелся. Но при этом части по питону и классическому мл были полезны для структурирования знаний, более глубокого понимания. Отдельно хочется выразить благодарность преподавателю по модулю МЛ так ясно и понятно принципы работы моделей мне никто не объяснял. В целом курс полезен, начинаешь чувствовать какую-то почву под ногами. После «прожарки» резюме сразу получила приглашения на собес, хотя до этого получала только отказы. Впереди еще карьерный курс, возлагаю на него большие надежды.

Все хорошо, с тестами был знаком поверхностно, поэтому и приобрел курс.
На продвинутом варианте курса было сложно, т. К. Для не сталкивающихся с АБ тестами до этого, — очень много новой информации, а так же в заданиях (на продвинутом уровне) требуется думать чуть дальше и шире, чем на уроках, и когда эти два условия в связке, очень легко запутаться и вообще понять, что от тебя требуется в задании. Но упорная работа и помощь от экспертов помогают этот барьер преодолеть.
Из минусов — не хватило практики, думал там усыпано будет заданиями на питоне с разными бизнес историями, как часто рекламируется в медиа от этой компании. Но по сути не так.
Тем не менее, цель достигнута, приобрел ценные знания. Преподаватель топ, погруженный в тему.
От меня твёрдая 5, если разнообразят и добавят больше сценариев в заданиях будет 5+. Спасибо, до свидания!

Настолько лагающий jupyterhub, что иногда просто невозможно выполнить задание. И чинится днями. Бесполезные эксперты. Главный совет от создателя: если не понимаете материал, то смотрите видео столько раз, пока не станет ясно.

Прошел курс System ML Design. Изначально хотел научиться делать дизайн-документы, но курс дал больше — там теорию прорабатываешь на практике. Самое ценное — групповая работа над реальным проектом в сжатые сроки. Это учит не только создавать мощные дизайн-доки, но и работать в команде с разными специалистами. Навык структурирования решений стал супер-инструментом, который я сразу применил на работе. Рекомендую, если чувствуете нехватку этих знаний, и будьте готовы активно участвовать.

даже не знаю, что здесь отметить

Абсолютно неподготовленная платформа для изучения. Нет банального вывода консоли с ошибкой, максимум типизированный ответ «В функции ошибка». Какая? е***итесь с этим сами. Инструкция по установке сред программирования? пффф, серфите нет или задалбывайте в треде вашего куратора, который скорее всего ответит вам с использования джпт: «передам ваше мнение команде разработки» (такие базовые неудобства, которые в предыдущих 46 кагортах люди должны были заметить".

Очень непонятное объяснение сложных тем. В заголовке курса написано, что обучаете с нуля, но по факту, если человек пришел с нуля ему не будет понятно. Хочется улучить качество лекций и подачу информации от самих лекторов, прочитать со слайда я могу и сама))

Никому не рекомендую данный курс, тк сложные темы объясняют слишком поверхностно, инфраструктура платформы устаревшая и очень слабая по ресурсам, при обработке 6 млн строк ядро юпитера падает, невозможно решить проблемы с совместимостью при локальной работе.

Проходила курс Hard ML и осталась очень довольна результатом. Программа действительно продвинутая: много практики, разбор реальных бизнес‑задач и сильный упор на продакшн‑подход к машинному обучению.
Отдельно хочу отметить структуру курса и подачу материала: модули логично выстроены, затрагивают ранжирование, матчинг, динамическое ценообразование, uplift‑моделирование и работу с ML‑пайплайнами, оркестраторами и CI/CD. Благодаря этому после окончания обучения мне стало гораздо проще решать нестандартные задачи и увереннее чувствовать себя в рабочих проектах.
Кураторы и эксперты оперативно отвечают на вопросы и помогают разбираться в сложных темах
Однозначно рекомендую курс

Начал обучение 21 августа 2025 года без какого-либо опыта в аналитике данных. Моей целью было разобраться в аналитических методах и метриках, научиться их применять и подготовиться к поиску работы аналитиком.
Ожидания от курса оправдались на 8 из ­10. Очень понравились объем и глубина материала, его детальный разбор и практические проекты. Снизил оценку из-за некоторых модулей, где одновременно давался слишком большой объем информации — это мешало понять логику применения инструментов. Иногда я больше концентрировался на способе решения, чем на интерпретации результата.
Поддержка на курсе отличная — оперативно помогали с возникающими вопросами. Контент был интересным и полезным. В целом курс оставил хорошее впечатление.
Стоит отметить, что изучаю аналитику «с нуля» и впервые. Вследствие этого, мне нет возможности сравнивать. Также остаются мысли, что придется еще раз пройти теоретическую часть.

О школе узнал от знакомого, который когда-то посоветовал «Симулятор SQL». Симулятор зашёл отлично, особенно после Coursera и Udemy, где основной упор был на теории. А здесь задания реально прокачивали понимание SQL и работу с данными. Позже уже решился попробать курс «Инженер данных». Закончил буквально неделю назад.
Плюсы
Несмотря на то что у меня уже был определённый опыт, некоторые вещи стали реальным открытием. Например, что помимо классических нормальных форм существуют методологии Data Vault и Anchor Modelling — до курса даже не знал о них. Наконец-то стало понятно, что из себя на практике представляет Big Data.
Попробовал кучу инструментов. Впервые поработал с GitLab — намучился с конфликтами слияния. Поработал с Airflow: здесь, честно, хотелось бы больше уроков. Финальный проект сделал относительно легко, но застрял на модуле «Облачное хранилище».
Главное для меня — действительно много практики. Нужно было реально выделять время, чтобы всё пройти и понять материал. Если возникали вопросы, поддержка реагировала оперативно.
В общем, не скажу, что после курса стал полноценным инженером данных, но появилось ощущение уверенности: теперь понимаю, что если сесть и подумать (или погуглить) — в принципе справлюсь с любой задачей.
Минусы
Из минусов, может то, что курс относительно дорогой. Из пожеланий: хотелось бы больше уроков по автоматизации ETL-процессов. А так, в принципе, нет каких то серьезных замечаний. Ну, иногда, после лекций приходилось лезть в Google или ChatGPT, чтобы получить объяснение более доступным языком — но это, скорее, особенности моего восприятия.
Итог
В общем, впечатления хорошие. Позже, наверное, попробую один из платных симуляторов.
Если же говорить о самой специальности, то она достаточно специфическая: data engineering — это не про формулы и алгоритмы, а больше про умение работать с большим количеством инструментов. К сожалению, человек вне профессии не всегда имеет доступ к инфраструктуре, кластерам, Airflow, Spark и т. д., поэтому тяжело самому практиковаться и развивать навыки. Для тех же Data Science и Аналитки данных есть свои симуляторы, где можно серьезно прокачаться.

Отличный курс, я получила много знаний и опыта по CV и Deep Learning, и стала увереннее в этой области. Задачи интересные, преподается объемный материал от профи в сфере, даются советы по прохождению собеседований. Есть кураторы, которые оперативно отвечают на вопросы. В целом я курсом довольна и однозначно его рекомендую, я получила от курса именно то, что хотела.

-Интересные задачи
-Объемные конспекты и видеолекции, практические занятия от профи в сфере
-Много полезной информации, в том числе для подготовки к собеседованиям
-Кураторы оперативно отвечают на вопросы
-Помогают в составлении резюме и портфолио

Иногда может глючить платформа, но можно обратиться в техподдержку и все поправят/проверят, но чаще проходит само и в целом это не так страшно

Программа охватывает основные направления: проектирование DWH, Big Data (Hadoop, Spark), автоматизация ETL (Airflow), MLflow, облачная инфраструктура, визуализация. Много практических заданий на реальных инструментах. Преподаватели объясняют доступно, отвечают на вопросы, делятся опытом. При проблемах с настройкой окружения или выполнением заданий помогают разобраться. Материал логично структурирован, от основ к более сложным темам.

Преподаватели — огонь! Курс дает хорошую базу для старта профессии. Но он точно не «с нуля». В идеале вы должны уже иметь представление об основных инструментах. Если оно есть — то очень рекомендую. Иначе вам придется много гуглить.

Я в бешенстве! Курс написан умственоотсталыми математиками социофобами! Если вы не задрот-математик, то вам будет крайне тяжело понимать их язык объяснения элементарных вещей запутанным языком! Там, где можно сказать прямо и банально, зачем-то приводятся запутанные примеры с пятимерными объемными ответвлениями в пустоту! Чем дальше проходишь курс, тем все более запутаннее будут становиться примеры и описание. Так же будет куча тем которые вы должны использовать при решении задач, но вот РАССКАЗАТЬ вам про эти темы не будут, сначала догадайтесь, а потом найдите ответы сами. Даже прогнав уроки через ЛЛМ модели они были в шоке нафига так все усложнять!!!

Я Data Engineer с опытом 4 года. Опыта вроде хватает, а разнообразия в стеке и целостного понятия о DHW и Data продуктах было мало. Это все вызывало страхи и сомнения перед рынком труда и поиском более высокооплачиваемой работы. Понимала что есть пробелы в знаниях и отсутствия знаний в таких популярных технологиях как GreenPlum и Airflow. Решила в качестве подготовке к собесам и вообще для своего роста поискать курс по DE. По описанию программы Карпов Курсы мне очень понравились. Было что-то смежное с курсами, которые проходила на работе, затрагивались все аспекты Big Data с фокусом на DE. Начала проходить курс в мае 2025 года. Честно прошла активно его до проекта и пару блоков после. Потом уже чувствовала себя уверенней. Смогла пройти собесы и получила оффер. Времени было меньше пройти до конца, но рада возможности изучить материал после. Так как материалы курсов остаются доступными. Очень понравился блок по проектированию DWH, он восполнил абсолютно все пробелы в моих знаниях, и я по сей день пользуюсь теорией с курсов на работе. Немного не хватило информации по GreenPlum. Остальные блоки считаю хорошо справились с объяснением информации и практикой по новым знаниям. Очень порадовало, что в курсе предоставляют уже развернутую инфраструктуру для задач и проекта. Это намного упрощает обучение и дает сфокусироваться на конкретных задачах. Но иногда практика казалась простоватая. Курс отлично подошел бы junior и junior+ разработчикам. Так же отдельное спасибо за поддержку команду Карпов Курсов. Я считаю команда разработала классную и очень удобную платформу для обучения, а так же чат поддержки очень быстро и четко отвечали на вопросы студентов. В целом пройденным обучением довольна. Была бы рада пройти обучение снова по уровню выше. Уже порекомендовала курс всем коллегам на новой работе

Единственное преимущество, что он бесплатный. Теория дана ужасно скомкано и разрозненно. Иногда в заданиях нужно применять методы которых не было в теории урока и ты это понимаешь только когда простдел несколько часов над решением, сдался, решил через ЖПТ и понял, что это не ты тупой, а просто в принципе нельзя решить задачу способом который ты еще не знаешь! Мое личное ревью и оценка, что если у вас куча времени — то ок, пробуйте. Оценка 3— из 5

Курс ML-инженер (Инженер машинного обучения) очень насыщенный лекциями и заданиями. Был уверен что уверенно и легко пройду все основные части. Но курс удивил большим набором полезной информации, которая заставила вникать и прикладывать усилия. Я очень доволен качеством и количеством знаний по машинному обучению, статистике, программированию которыми славится Carpov.courses. Отличная поддержка кураторов и экспертов по решениям задач. Будет сложно, но по итогу вы получите достаточный набор знаний и умений для трудоустройства.

Структура курса продумана блестяще. От проектирования DWH и основ MPP СУБД до автоматизации ETL, работы с Big Data и облачными хранилищами — рассмотрены ключевые аспекты работы инженера данных. Проект «построить сквозной процесс от Data Lake на pySpark до хранилища на S3 и Greenplum, связав всё в DAG Airflow» — реальная задача, которую ждешь от качественного курса. Выполняя его, с головой погружаешься в рабочие процессы, а поддержка команды наставников не позволяет опустить руки.