Karpov.Courses

На курсе максимально понятным языком, исчерпывающе объясняются все фундаментально важные темы для машинного обучения в целом. Самый важный блок про машинное обучение раскрыт отлично Отдельно хочется подметить кураторов и экспертов. Кураторы отзывчивы, на курсе одного не бросят. Эксперты отвечают на все вопросы, если непонятно - объясняют еще раз, и так пока не поймешь. С их помощью темы получалось усвоить еще быстрее. Из минусов могу выделить маленькое количество проектов, которые можно добавить в портфолио. Однако после прохождения курса ты способен сделать их сам с абсолютного нуля.

Практическую направленность курса и конечно очень сильную поддержку со стороны менторов Учебный процесс организован очень грамотно,в плане материалов и процессов. Дедлайны хоть и жесткие, но они отлично дисциплинируют и мотивируют не отставать от программы. Подача материала - одна из сильнейших сторон курса, даже в сравнении с материалами на английском языке Спасибо за чатику с менторами и ответам. С людьми, которых там встретил-общаемся до сих пор! Система проверки заданий: Например, автоматическая система проверки иногда работала нестабильно. Бывало, тратишь лишнее время, пытаясь понять, в чем проблема: в твоем коде или в самом грейдере. Это немного сбивало с толку. В конечном итоге, курс превзошел мои ожидания. Я пришел за прочной базой в ML — и я получил ее в полной мере. И пусть я пока не стал ML-инженером, знания, полученные на курсе, оказались невероятно полезными в моей текущей работе аналитиком. Но главный мой результат — я нашел свою первую работу аналитиком прямо во время прохождения курса. Это было здорово. Я смог не только успешно пройти собеседования, но и с первых дней уверенно применять на практике то, чему нас учили, что дало мне отличный старт. Так что я бы определенно посоветовал этот курс тем, кто готов серьезно работать и хочет получить реальные, применимые навыки. Он однозначно стоит своих денег. Впечатления остались очень положительные, поэтому ставлю твердую пятерку. Теперь в планах закрепить знания на симуляторе, так что останавливаться не собираюсь

-качество учебных материалов -поддержка кураторов -не выявила Я училась на курсе startML с февраля 2025 года. Сразу хочу отметить, что хоть курс и заявлен как для начинающих, и на лендинг странице сказано, что не нужны знания вышмата, навыки программирования, чтобы успешно учиться на курсе, это не совсем так. Может и можно без этих навыков обойтись, но крайне сложно. Первый блок по основам питона, разработки, туда же входит git, airflow, sqlalchemy. Первый блок прошел отлично, были силы и мотивация, и все было понятно. В целом хочу сказать что к наполнению курса и тому, задачам, проекту у меня вопросов нет - все, что нужно доя освоения темы - предоставляется. Второй блок был по классическим ML алгоритмам, вот тут уже почувствовались пробелы в знании математики, хотя у меня и техническое образование. То есть в теории конечно можно научиться писать fit predict, не углубляясь в то, как алгоритм работает «под капотом», но на практике мне кажется это не очень затея, все равно придется углублено знать как минимум дифференциалы. Еще хочу отметить что финальный проект, чтобы его сдать, нужно набрать определенное качество по заданной метрике, что не так просто. Третий блок по основам глубинного обучения, блок ознакомительный, и вот там прям остро почувствовала себя глупой. И последний блок по статистике и а/б тестам, тоже вполне себе информативный. Сама я работаю аналитиком данных, в будущем хотела бы стать ml инженером, я думала что сразу после курса уже начну откликаться на вакансии, но пока чувствую, что нужно еще время на подготовку. Отдельное спасибо хочу сказать куратору Юлии Рожковой, она очень теплая и отзывчивая, всегда поддерживала в трудные минуты, когда ничего не получалось, и чувствовалось, что ей не все равно! Также эксперты в пачке всегда вовремя и довольно емко отвечали на вопросы по курсу. В целом не пожалела что купила курс и в будущем рассматриваю купить еще симулятор DS P.S. возможно если я еще отучусь на hardML, стану такой же накачанной как Валера Бабушкин, но это не точно… :D

Для новичка в аналитике, я считаю оптимально. Очень насыщенная первая часть (Python), дальше чуть легче. Мне помогло разобраться и спустя пару месяцев после окончания устроиться продуктовым аналитиком в очень крупную компанию. Если это важно, мой бэкграунд - сильный технический вуз, но не ИТ Модуль по Airflow был слишком сжатым, на мой вкус Курс советую всем новичкам, начинающим свой путь в аналитике и не имеющим бэкграунда в этой сфере. Мне помогло в трудоустройстве

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. Огромный плюс — собственная платформа karpov.courses. Все материалы, от записанных лекций до текстовых конспектов, структурированы и остаются с тобой навсегда. Домашние задания после каждого модуля помогают закрепить теорию, а кураторы оперативно отвечают на вопросы в чате и дают развернутую обратную связь. Эта поддержка действительно мотивирует идти до конца. Единственный момент — интенсивность. Курс требует значительного времени (заявленные 15+ часов в неделю — вполне объективно). Новичкам без базовой подготовки в IT может быть тяжело, но для тех, кто готов погружаться, это лишь плюс.

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. Большой объем материала — нужно много времени на усвоение и практику. Иногда приходится искать дополнительную информацию и экспериментировать. Проблемы с версиями библиотек и настройкой окружений, но это помогает лучше понять экосистему. Некоторые темы можно было бы разобрать подробнее. В начале было непросто: много новых терминов и инструментов. Первые модули по проектированию DWH показались сложными — методологии путались. Со временем стало понятнее, когда что применять. Практика с Spark, Airflow, MLflow, Hadoop, Hive, HBase, Kafka, PostgreSQL, Greenplum, Kubernetes, Tableau, DataLens, SuperSet, DVC, Deequ помогла разобраться и понять, как использовать их в реальных проектах. В итоге получил системное понимание инженерии данных, практические навыки и уверенность в решении задач. Курс подходит тем, кто готов разбираться и практиковаться. Если хотите системно освоить инженерию данных — рекомендую.

-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 Я довольна курсом и получила именно то, что хотела. Я стала увереннее себя чувствовать в вопросах CV и Deep Learning, получила много знаний и опыта для этой сферы.

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. Я не прехотлив и самостоятелен, по этому не вижу никаких проблем.

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 . Для меня их нет 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.

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 Доступная + добавили Яндекс Сплит - удобно

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:) Курс разделен на блоки: самые любимые по машинному обучению и питону

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. 1. Проблема с фильтрацией: не хватает удобной системы фильтрации задач по темам. Из-за этого бывает сложно найти нужное задание под конкретный навык/tool, который хочется прокачать прямо сейчас. в Notion описаны не все задачи. 2. Не всегда понятно, какие проекты сейчас реально активны, и какой грейд и набор навыков требуется от студента, чтобы туда попасть и приносить пользу. Я ожидала, что поддержки и обратной связи вообще не будет , но была приятно удивлена. Рекомендую составить план регулярный, чтоб успеть пройти нужные именно вам задачи))

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. Очень рад, что выбрал этот путь. Чувствую себя увереннее в анализе данных и интерпретации результатов. Спасибо за чёткость, поддержку и внимание к деталям — такие курсы делают обучение настоящим приключением!

Объем материала, преподаватели, кураторы и задания Финальный проект, который сильно устарел и поддержка, в которую через какое то время пропало желание обращаться, потому что отвечают редко, нехотя и не по делу. В целом объем курса показался на столько большим, что даже с опытом в ит осваивать материал времени не хватало.

Разобраны до косточек широкий объем тем, начиная от сугубо рутинных, типа парсинга сайтов, то обучения моделек и использования возможностей больших языковых моделей (AI). Задачи разделены на 3 уровня. Есть ссылки на дополнительные материалы. Это очень экономит время. И самое главное - это практика, есть возможность применять данные знания к реальным боевым кейсам, что самое ценной в симуляторе. Я иногда испытывал сложности с проверкой решений через сайт. Не всегда было понятно, в чем причина ошибки. Но к счастью можно задать экспертам вопрос в чате, в течение 1-2 дней получить ответ и дорешать задачку. Настоятельно рекомендую тем, кто хочет в жестком, но весьма эффективном режиме погрузиться в большой объем практических тем. Быстрее Вы не сможете это сделать ни на одном курсе. Но конечно нужна дисциплина, никто не будет вам напоминать, тащить за ручку, что для меня на самом деле было даже плюсом.

Курс длился 2 недели, быстро, про главное, для меня было удобно, хорошая поддержка, ответы на интересующие вопросы. Появилось много идей, используя ИИ и RAG, ответили на вопросы по программированию в ИИ IDE. Преподаватель - Ярослав Шуваев, благодаря его опыту ответы достаточно мудрые, разбор того, что действительно нужно, стало понятно что и как использовать в разработке.

Плюсы: - отличные преподаватели, - курсы по теоретической части понятно построены и структурированы, - хорошая поддержка со стороны экспертов, правда чаще читал и находил решение в предыдущих обсуждениях) - интересные финальные задания, самое интересное по Uplift Минусы: - устаревший стек во многих практических заданиях, порой, чаще копался с совместимостью старых версий библиотек, чем с самим заданием, это конечно тоже полезно для общего развития, но из-за совмещения с работой напрягало немного, - некоторые решения в курсах, думаю, не прокатят уже из-за импортозамещения, примеряя на мой стек на работе, но для ознакомления хорошо - практически нет нетворкинга и нет общения с преподавателями В целом понравилось обучение.

Курс сделан по-взрослому, с заделом на то, что его выпускники пойдут в реальные компании с реальными требованиями. Т.е. это не ситуация, что "мне понравилось потому, что было легко", а было тяжело, но было понимание, что потом ты уверен в результате. Материал подается хорошо, теория всегда сопровождается практикой. Математика, которая лежит в основе, представлена очень наглядно. То, что я так и не понял в институте, мне понятно здесь объяснили. Кураторы работают даже по воскресеньям. Тут не столько недостаток, сколько несоответствие ожиданием. К середине курса плотность материала становится заметно больше, чем в начале, совмещать с работой тяжело. Поэтому тут надо сразу закладывать отпуска или пролонгации, если работаешь.

Главный плюс — курс учит не просто шаблонно писать дизайн-доки, а мыслить системно. Здесь минимум сухой теории и максимум прикладных задач. Отдельно отмечу отличную групповую работу: вы объединяетесь с ребятами из разных сфер и за короткое время создаете реальный проект. Это здорово прокачивает как технические навыки, так и умение работать в команде. Сам контент крайне полезный, плюс участники получают отличный нетворкинг. Объективных недостатков я не нашел. Разве что стоит иметь в виду: курс не подойдет тем, кто привык просто пассивно слушать лекции — здесь придется по-настоящему работать. Обучение полностью превзошло мои ожидания. Важный совет будущим студентам: чтобы взять от курса максимум, нужно быть проактивным и не бояться делать ошибки в процессе (потом всё разбирается и исправляется). Искренне рекомендую эту программу всем, кто хочет стать по-настоящему самостоятельным ML-специалистом.

Теория сразу закрепляется на реальных задачах. Курс не просто учит писать код, а дает глубокое понимание проектирования ИИ-продуктов и их ценности для бизнеса. Наработки из курса удалось успешно внедрить в текущую работу, что заметно повысило личную продуктивность. Материал подается структурировано, менторы и преподаватели всегда на связи и дают качественную обратную связь. Защита диплома стала отличным финальным аккордом и мощным кейсом в портфолио. Недостатков не выявлено, однако замечу, что темп обучения очень плотный, на учебу уходило практически все свободное время. Курс рекомендую, но советую заранее освободить график под учебу.

Результат туманный, хотя потраченного времени не жалко Опишу здесь опыт классического гуманитария, который смотрит в сторону анализа данных. Приступила к обучению в январе 2023 года, окончила в августе 2023. Прежде никакого даже приблизительно похожего опыта у меня не было, с чистого нуля, Притом что в институте была теория вероятности, матстат и некоторые дисциплины, имеющие хоть какое-то отношение к настоящему курсу, все это совершенно забылось за 10 лет, в работе не встречалось. Задачей было попробовать и оценить, могу ли /хочу ли я освоить новую профессию, которая казалась мне достаточно привлекательной. Скажу сразу для полных новичков, каким была и я: ни в коем случае не затягивайте с началом занятий, иначе дедлайны вас погубят. В силу семейных обстоятельств я была вынуждена начать на неделю позже, чем весь поток. В результате первый и важнейший блок по Python вогнал меня в страшную фрустрацию: мало того, что я ничего не понимала , но не хватало времени разобраться. После двух месяцев борьбы с ветряными мельницами я чуть было не бросила учебу, но сообразила воспользоваться переводом на поток назад - эту опцию тоже стоит иметь в виду. Как минимум один раз одна бесплатна. Я прошла еще раз основы Python с новым потоком в нормальном темпе и по второму разу, повторяя руками все, что делал лектор во время лекции, и только тогда что-то стало укладываться. После нормализации тайминга дело пошло легче, блок SQL понравился и давался в разы проще, чем Python. Блоки по теории вероятности и статистике были для меня непростыми, но помогало то, что ранее я слушала курсы Анатолия Карпова на Stepik и какое-то общее впечатление успело отложиться, и лекции его были мне понятны, плюс- было кому помочь. Незаметный по началу блок Git важен, так как посредством этой системы будут сдаваться промежуточный и итоговый проекты. К сожалению, объяснения мне совершенно не хватило, нашла в Youtube обширную лекцию (часов на 5), благодаря которой смогла понять, что это вообще такое и как оно функционирует. По моим впечатлениям, многие студенты без какого-либо опыта также нередко терялись при использовании инструмента. Блок визуализации показался мне неплохим, как ни крути но Tableau где-то выучить нужно. Я закрыла не все задания, но поймала основной принцип. Блоки по развитию продукта и продуктовой аналитике, возможно, не самые глубокие, но как мне кажется, их задача - дать общее представление. Я считаю, что в целом его получила, и логику поняла. Остальное можно дополнительно осваиват

Рекомендую однозначно Обучение в DS я проходил самостоятельно, без платных курсов. Но практики везде мало. Как правило, в курсах есть примеры, практические задачи, но это все не то. По отдельности куски тем вроде и понятны, но из этого не складывается понимание, как подходить к решению конкретной большой задачи из бизнеса. Симулятор как раз заполняет эту брешь. Реальные задачи из прода, большой объем данных, и что порадовало отдельно — хорошая вводная теоретическая часть.

Курс помог структурировать и упорядочить знания 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.

Отличная поддержка, полезные конспекты лекций и разборы заданий 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.

Считаю karpov.courses топовой платформой обучения До курса «Аналитик данных» опыта в программировании у меня не было. Ранее сталкивался с аналитикой в дропшипинге, но это была лишь вершина айсберга. Моё образование «техническое обслуживание и ремонт автомобильного транспорта», проще говоря — механик. До обучения в karpov.courses я работал на позиции продавца консультанта в течение последних 5 лет. Я испытывал дискомфорт от своей рабочей деятельности и натыкался на огромнейшее количество курсов по различным профессиям, но всё казалось не очень привлекательным и перспективным. Ещё летом 2022 хорошие знакомые стали рассказывать мне о перспективах IT-профессий и посоветовали karpov.соurses. Мой выбор пал именно на аналитику, это был тот профиль, который заинтересовал меня больше всего. Внушительный список задач, лекций, возможность развиваться и полная встряска для мозга — что может быть прекраснее? Конечно, после 5 лет деградации на одном месте начинать было тяжело и, честно говоря, страшно, особенно когда слышал о загадочных Python, SQL, GIT. А от одной мысли о предстоящем прохождении блоков «Теория вероятности», «Статистика» и «Визуализация» меня бросало в панику, ведь даже в колледже математика и геометрия были тем, что я не любил больше всего. Когда началось обучение, пришлось совмещать его с работой, было много бессонных ночей, много непонятного и шквал эмоций, но на самом деле — стоило только вникнуть поглубже, каждый новый день был для меня открытием чего-то нового, и я был рад тому, что снова не стою на месте и развиваюсь. На курсе к моему удивлению я полюбил SQL, Python, теорию вероятности и визуализацию. Когда проходил блоки и вдруг возникали вопросы, удивляло, как преподаватели тщательно помогали во всём разобраться и донести информацию так, чтобы это стало понятно, и насколько чётко сформулированы лекции и задания. Уже к середине курса я понял, что способен решать самостоятельно продуктовые задачи, которые пару месяцев назад казались мне непреодолимой стеной, и я как нетерпеливый человек решил попробовать свои силы в рабочем процессе. Не дождавшись блока «Трудоустройство», прошёл собеседование и на данный момент работаю в Food Tech компании, где применяю весь опыт, который получил на курсе. Я действительно считаю karpov.courses топовой платформой обучения, ведь курс помог мне открыть двери в новую жизнь, стать увереннее в себе и почувствовать себя больше, чем просто «продавцом-консультантом». Я ни капли не пожалел о том, что обучался именно здесь,

После начала обучения жизнь просто понеслась Всю мою осознанную жизнь я понимал, что хочу работать в сфере IT, но не знал, с какой стороны начать делить этого слона. Мой первый опыт начался с обучения языку Java, но после окончания двух курсов я так и не нашел работу, потому что зарплата, которую мне предлагали, была ниже минимума, который может себе позволить семейный человек с ипотекой. Время шло, и мысль о IT-сфере всё больше и больше зрела в моей голове. Летом 2022 года я решил, что время пришло: со слов моего очень близкого друга, который уже давно трудится в этой сфере, программист какого-либо языка должен обладать серьёзными хард скилами, которых у меня нет, а это в дальнейшем может негативно сказаться на трудоустройстве. Он предложил рассмотреть специальность аналитик данных (человек, который умеет кодить на должном уровне (код должен отработать хотя бы один раз) и при этом умеет работать головой). Посмотрев различные образовательные курсы, я остановился на школе karpov.соurses. После прохождения демокурса я понял две вещи: 1. Аналитика — это про меня 2. karpov.соurses помогут мне достичь моей цели. После начала обучения жизнь просто понеслась, три урока в неделю не оставляли времени на привычное безделье и прожигание энергии в соцсетях и фильмах. Курсы по Java очень помогли понять Python. Но ребята с курса, которые ни разу не кодили, не встретили больших сложностей в усвоении материала. Как-никак лекторы рассказывают все нюансы: от простого Hello, world! до сложной агрегации нескольких таблиц с подсчётом метрик и отправкой результата себе в телеграм. После завершения курса я перевёлся на своей основной работе на должность аналитика. Конечно, не все навыки, которые я получил на курсе, я сейчас использую в своей новой работе. Но я планирую двигаться дальше, и хороший запас знаний, который остался после курсов, мне поможет. Всем кто решится на этот путь, пожелаю удачи, сил и терпения — да пребудет с вами Сила!!!

Отзыв о симуляторе ML Обучался 3 месяца на симуляторе ML с декабря 22 по февраль 23. До этого был опыт работы аналитиком данных 1 год. Курс понравился. Задания разнообразные, затронуто много областей, из которых можно выбрать, что ближе по душе. Так же круто, что есть чат, где можно пообщаться с создателями курса на различные темы. Поддержка в дискорде работает оперативно) Теперь планирую попасть на курс Hard ML)

Симулятор работы, но есть один нюанс..... Перед тем как начать свое обучение, я хотел укрепить и разнообразить свои навыки в области ML. Могу с уверенностью сказать, что мои ожидания полностью оправдались. Благодаря крутой экосистеме симулятора получилось порешать задачки на всех этапах разработки ML-системы, а также попробовать себя в разных сферах(matching, NLP, RecSys, uplift). Очень порадовало, что каждый месяц появляются новые задачи, а у студентов есть возможность предложить свою задачу, и если другие студенты за нее проголосуют, то команда возьмет ее в разработку. Поддержка была всегда оперативной + всегда можно написать в чат за помощью, где студенты, вместе с авторами симулятора, готовы помочь. Я однозначно рекомендую этот симулятор всем, кто хочет закрепить, улучшить и разнообразить свои навыки в области машинного обучения. Однако стоит быть готовым к тому, что вам придется решать многие задачи самостоятельно. Это не тот тип курсов, где вас будут "вести за руку" от начала до конца, ведь именно в самостоятельности фишка симулятора, прямо как на обычной работе.

Опыт прохождения курсов Понравилось учиться на курсах у Карпова. Хорошо проработан Python, SQL. Лучше всех реализована статистика. Улучшить стоит API Python, Airflow. В качестве BI систем рассказывают про Tableu. В целом по хардам знаний достаточно, чтобы зайти на стажера, джуна. Самое главное, что курсы реально объясняют материал с полного нуля, если у вас нет опыта, то вы сможете научиться с любого уровня. Также вы учитесь сами находить информацию, правильно гуглить - это поможет вам везде. В итоге сейчас почти год работаю аналитиком данных, доволен результатом.

С нуля получила интересную профессию На данный момент заканчиваю курс с чувством выполненного долга и гордости за себя, что смогла и не бросила на полпути) До этого я вообще не сталкивалась с программированием и сейчас не сказать что прям совсем профи. Впереди еще много самостоятельных поисков и изучений. Если вы, как и я идете на курс с нуля, то будьте готовы к большой самостоятельной работе и имейте достаточно времени. Да, на курсе расскажут основы, азы, но для полного понимания информации нужно гораздо больше. И даже лучше, что курс короткий (5 месяцев), в отличие от других (9-12 месяцев), так как самостоятельное изучение считай практика. Про ребят, которые проводят курс и группу поддержки могу сказать только положительное. Лекторы интересные и в доступной форме объясняют основы. Особенно сам Анатолий Карпов, прирожденный учитель) Группа поддержки в discord тоже молодцы, всегда на связи, в выходные дни тоже до позднего времени, до 23.00. Отвечают в течении 3-7 минут развернуто и терпеливо)) Спасибо им Да, были и слезы и ощущения, что куда я лезу в такое сложное вот это вот все, но упорство и желание заставляли идти вперед) и я бесконечно этому рада) Впереди открыты двери в большой, крутой и безумно интересный мир IT Hello, World!)))