Отзывы о школе KARPOV.COURSES

Курс отлично структурирован — от теории к практике без скачков. Много реальных примеров из ML, особенно понравилось разбираться со статистикой «вживую» через код в Colab. Школа поддерживает: ответы на вопросы быстрые, материалы всегда под рукой. Отличный баланс между глубиной и доступностью.

Иногда не хватает чуть больше времени на сложные темы — хотелось бы чуть подробнее разобрать практические нюансы. Но это мелочи — всё равно курс очень качественный.

1. Максимальная приземленность к реальному бизнесу: задачи, которые выглядят как реальные проекты, на реальной работе.
2. Большой выбор задач: от SQL-запросов до систем на базе AI-RAG.
3. Владение актуальным стеком: Python, SQL, Pandas, Git, Docker, Airflow, классическими ML-библиотеками и современными LLM-фреймворками.
4. Поддержка: Если застрял на базовой ошибке в коде спасает ИИ-помощник, отвечает моментально. Если затык концептуальный или ИИ не справляется, то подключаются живые кураторы.

Очень понравилась поддержка курса, помогающая с вопросами по задачам. Очень хорошее и понятное наполнение лекций и интересные задания. По затраченному времени на курс тоже все выглядит очень оптимально. По итогам блоков, из которых состоит курс, вы делаете единый финальный проект, подбираясь к нему понемногу с разных сторон:)

Отличные задачи, очень приближенные к реальным таскам в работе. Крутые автотесты твоих решений. Я начинал проходить другие курсы еще 2 года назад, но сейчас очень крутая инфра около курса

Пока что для себя не нашел

Я начал учиться на курсе «StartML: Машинное обучение для начинающих» от Karpov.Courses без какого-либо опыта в аналитике данных. До этого я знал Python только на уровне «hello world», но не больше. Моя цель была простой: получить базовые навыки в машинном обучении, чтобы перейти в data science или хотя бы применять это в будущей работе для автоматизации задач. Я хотел понять, как работают алгоритмы, и научиться строить простые модели. Ожидания оправдались на все 9 из 10. Я думал, что курс будет слишком сложным для полного новичка, и он действительно был сложноват, но структура оказалась логичной: сначала основы Python, Git и инструментов вроде Airflow, потом классические ML-алгоритмы. Конечно, без базовой математики (типа дифференциалов) иногда приходилось подтягивать знания самостоятельно, но это не помешало. Поддержка на курсе была на высоте — кураторы отвечали быстро в чате, помогали с домашками, и было много вебинаров. Мне всего хватило, хотя в пиковые моменты (типа дедлайнов) иногда ждал ответа пару часов, но это нормально. Контент понравился: лекции в видеоформате, с примерами из реальной жизни, и много практики на реальных датасетах. Преподаватели объясняют просто, без лишней воды, и блоки связаны между собой — от получения данных до деплоя моделей. Общее впечатление супер: курс дал мне уверенность в ML, я даже сделал пет-проект по рекомендательной системе, который добавил в резюме. Я не совмещал учебу с работой или другой учебой, и все равно было трудно — как полный новичок, я тратил много времени на освоение. Оценка: 9/10. Готов ли я порекомендовать курс другим? Абсолютно да, особенно если у вас есть базовые навыки в программировании и вы мотивированы учиться. Если вы полный новичок, то лучше освободить побольше времени для учебы, чтобы не торопиться и все усвоить.

Логичная структура: от основ Python, Git, Airflow к ML-алгоритмам — удобно для новичков.
Качественный контент: видео-лекции с примерами, практикой на датасетах; простые объяснения.
Хорошая поддержка: быстрые ответы кураторов в чате, вебинары — всего хватает.
Практическая польза: уверенность в ML, пет-проект (рекомендательная система) для резюме.
Оценка 9/10, рекомендую.

Я долго сомневалась, идти ли на курс «Принятие решений на основе данных». Не потому что неинтересно, а потому что рынок таких курсов переполнен: везде обещают «научим аналитике», а на выходе — красивые дашборды без понимания, как именно данные влияют на решения. Потерянные деньги, время и никакого результата для роста в компании.
Здесь ключевое отличие стало понятно уже в процессе обучения. Курс не про инструменты ради инструментов. Он про мышление:
— как формулировать управленческий вопрос,
— какие данные действительно нужны для ответа на ключевые вопросы бизнеса
— где заканчивается аналитика и начинается интерпретация
— и кстати, в каких местах аналитик легко начинает врать сам себе.
Понравилось, что материал подаётся структурно и честно от действующих экспертов. Не создаётся иллюзия «данные всегда знают ответ». Наоборот — постоянно подчёркивается роль контекста, бизнес-целей и ответственности за принятое решение.
Отдельно отмечу практику. Задачи не выглядят искусственными: они близки к реальным ситуациям, (действительно, на текущей работе, мы решаем подобные вопросы); где данных либо недостаточно, либо они противоречат друг другу, а решение всё равно нужно принимать. Это сильно отрезвляет и формирует полезный навык — думать, а не просто считать.
Если же вы хотите научиться принимать решения осознанно, опираясь на данные, но не перекладывая на них ответственность, — это один из немногих курсов, который действительно даёт эту основу. Мне так кажется!)
Я бы рекомендовала его тем, кто работает на стыке аналитики, продукта и управления — и хочет меньше угадывать, а больше понимать, как принять верное решение. Я лично работаю как продакт менеджер в e-commerce.

Обучалась на курсе ML Engineering
Информация подается структурировано
Для новичка курс непрост, но все возможно
Отдельное спасибо куратору Марине, которая поддерживала на этом марафоне

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.

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.

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.