Отзывы о школе KARPOV.COURSES

Я проходил курс на ML-инженера от Carpov Courses в течение семи месяцев, и хочу поделиться своими впечатлениями.Курс дал мне хорошую структурированную базу, начиная с основ Python и заканчивая классическим машинным обучением и deep learning. Каждый блок имел свои сильные стороны, хотя не обошлось и без сложностей.Основные моменты: — Блок по Python: был довольно простым, но хорошо систематизированным. Для тех, кто только начинает изучение языка, этот раздел — отличная отправная точка.- Машинное обучение: самый сильный и увлекательный блок курса. Подача материала была доступной, с акцентом на понимание теории и её практическое применение. Особенно запомнились задачи, связанные с реализацией собственных алгоритмов — это дало мне не только знания, но и уверенность в своих силах.- Deep Learning: этот блок оказался сложным и скорее обзорным. Чувствовалось, что тема огромна, и охватить её в рамках одного курса практически невозможно. Но для первого знакомства материала достаточно.- Статистика: полезный блок, особенно для тех, кто ранее не сталкивался с этой областью. Лично мне было комфортно его проходить, хотя часть информации пересекалась с моим предыдущим опытом.Отдельно хочу отметить поддержку от команды Carpov Courses. Они всегда были на связи и помогали разобраться с вопросами, что делало обучение менее стрессовым.Результаты:Курс не просто дал знания, но и помог понять, в каком направлении двигаться дальше. Хотя я ещё не решил, буду ли продолжать работать в области Data Science, я точно стал увереннее и знаю, что готов к новым вызовам.В целом, курс стоит своих денег. Он прекрасно подходит как для новичков, так и для тех, кто хочет систематизировать и углубить свои знания в машинном обучении. Если вы готовы работать над собой, курс станет хорошей ступенью для дальнейшего роста.

Достаточно длительное время работал в IT со смежными задачами инженера, однако, оставалось ощущение пробелов в знаниях, поэтому хотелось систематизировать имеющуюся информацию.С этим обратился вопросом обратился с старшему товарищу и он посоветовал школу Карпова. Изучил программу обучения, сравнил с большим количеством открытых вакансий и понял, что программу отвечает требованиях на рынке.По итогу прохождения могу сказать, что курс стоит того. Много практики с демонстрацией, структуризированная конспектная информация, хорошие лекторы с минимальным количеством информации — всё для грамотного получения навыков и требуемых знаний. За время прохождения было множество моментов в рамках которых необходимо выдать оперативную обратную связь — и команда её выдавала, за что отдельное спасибо.Готов советовать своим товарищам и коллегам. Сам записался на ещё один курс, потому что уверен в итоговых знаниях, которые предоставит команда школы

Решил записаться на этот курс, раньше назывался start ml, чтобы изучить основы машинного обучения, и в будущем сменить профессию.Контент курса состоит из предзаписанных лекций, практики и разбора задач из практики.1. Прикладная разработка на Python. Отличный модуль по python, есть немного про pandas, numpy, airflow, основам бд. У меня хоть и был опыт разработки, хоть и не на python, тем не менее модуль даёт хороший «быстрый старт», позволяющий написать свой небольшой сервис на fastapi в качестве финального задания.2. Машинное обучение и приложения. Тоже отличный модуль, даёт более чем базовое представление о классических алгоритмах машинного обучения. В качестве финального задания начинаете работу над рекомендательной системой.3. Обзор основ Deep Learning. Этот модуль отличным назвать уже не могу, потому что ожидания были другими. В модуле даются прям основы основ, но дают их очень скомканно, лично мне разобраться в подаваемой информации было крайне тяжело, некоторые уроки так и остались непонятыми.4. Статистика и А/В-тесты. Так же скомканный модуль, как по мне, так как у меня не было знаний статистики и теорвера на начало прохождения этого модуля, приходилось много времени тратить на подтягивание «базы».5. Карьерный курс и Собеседования и как их пройти. Даются лекции и задачи по структурам данных и алгоритмам на python. Эти лекции могут стать отправной точкой для продолжения изучения dsa, например, на leetcode. Так же есть лекции с вопросами и ответами с собеседований, которые позволяет прорезюмировать пройденные материалы.Для тех, кто планирует проходить этот курс: не думайте, что сразу после прохождения курса вы сможете устроиться на работу инженером машинного обучения. Этот курс даёт основы, которые вам самостоятельно придётся укреплять и развивать дальше, особенно это касается глубокого обучения.