Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта

9 мес

Рассрочка 0% Диплом Помощь с трудоустройством Наставник

Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта

Name: Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта
Price: 250000 RUB
Availability: InStock
Rating: 4.69 (127 reviews)

Машинное обучениеPython

О курсе

Программа поможет разобраться со всеми этапами работы: от сбора данных и применения классических алгоритмов до обучения нейросетей и проведения A/B-тестов.Курс разработан совместно с AI Talent Hub (Хаб талантов по ИИ) — магистратурой по ИИ от ИТМО х Napoleon ИТ, которая задает тренд на обучение через практику на реальных задачах бизнеса, развитие продуктового мышления и включение студентов в ML-комьюнити.

Что вы получите

ДипломДиплом о профессиональной переподготовке ИТМО, сертификат от karpov.courses и AI Talent Hub ИТМО

Помощь с трудоустройствомКарьерные консультации и стажировки

Личный наставникПоддержка на протяжении курса

Портфолио2 проекта, в том числе система ранжирования постов в социальной сети

О школе Karpov.Courses

Онлайн-школа Karpov courses — это ваш надежный путь в мире информационных технологий и науки о данных. Здесь вы найдете практикоориентированные курсы, которые помогают быстро освоить востребованные профессии и получить реальный опыт работы с современными технологиями. Благодаря интенсивным программам и поддержке опытных преподавателей ведущих компаний обучение станет увлекательным, эффективным и доступным. Обратите внимание на Курсы Карпова — начинайте основы в IT уже сегодня, меняйте свою жизнь к лучшему.

Преимущества школы

Преподаватели высокого уровня — эксперты с реальным опытом работы, которые доходчиво объясняют материалы и быстро решают вопросы

Современный формат с структурированными модулями, которые помогают поддерживать дисциплину и мотивируют к усердной работе

Платформа постоянно обновляется и совершенствуется, что обеспечивает актуальность материалов и методики обучения

Окупится ли этот курс?

Загружаем данные с hh.ru...

Отзывы

Читать все отзывы

Пользователь

28 апреля 2025

Аналитик Данных в целом хорошо

Всех приветствую меня зовут Рамазан и я с Дагестана. Я учусь в университете на менеджменте. В начале 3 курса я решился влиться в IT так как не видел перствектив обучения в универе. Изначально не знал чем бы заняться, но друг порекомендовал курсы карпова и курсы яндекса, рекомендовал то мне он дата-саентиста или же МЛ-специалиста. Но почему-то с первых дней мой выбор пал именно на аналитика не знаю почему. Почему я выбрал карпова? Выбор давался мне тяжело, но просто факт того что школа специализируется только на этом сегменте IT (по сути все их направления смежные где-то рядом) я выбрал именно их. Скажу сразу о минусах 1. Начальный пайтон базовый. Ну оочень тяжело было это объективно. (Но он длится не долго) Рекомендую настоятельно пройти курс на степике прежде чем сюда. 2. С самого начала пошли сильные дедлайны. Было сложно и времени казалось не хватает (но я и бездельник тоже нужно учтеть) В остально же лично у меня проблем вроде не возникало Плюсы тоже есть: 1. Когда я выбирал курс я часто видел даже в плохих отзывах что лекции самого Анатолия были познавательны. Теперь я убедился в этом сам. Анатолий очень хороший не только специалист, но и преподаватель. Человек действительно умеет объяснять доносить все простым легким понятным языком. 2. Лекции по продуктовой аналитики были весьма интересные и также понятные. Слушать было легко 3. Уроки статистики вел несомненно сам Анатолий Карпов тоже были хорошие, но в какой-то момент лично у меня возникли немного сложности в понимании, но нужно учесть что сам предмет то нелегкий. Но однозачно плюс, но порекомендовал бы также на степике пройтись от того же Анатолия. 4. Визуализация тоже была на уровне, в целом неплохо. Но мне лично яндекс даталенс не нравится я все равно на Power BI (Раньше был у них табло, но видимо изза санкций перешли туда). Но несомненно много чего полезного с лекций получил. Да и в целом курс был хороший. Однозначно оочень много практики. Интересной практики. Различные проекты и мини проекты. Я хоть и лентяй, но мне было интересно. И не сказал бы что было сверх сложно. Также в курсе есть различные карьерные чаты в которых много интересных историй, советов да и многого Порекомендовал бы я? Думаю да, я доволен. Я пытался учиться на бухгалтера, сам на менеджменте учусь, но все это не мое и не приносило мне удовольствия. Эта же деятельность мне нравится. Из сложностей лично для меня (это не минус курса это проблема другого характера) то что в моем регионе попросту нет таких вакансий и найти работу удаленно мне без опытному очень тяжело. Но мне посоветовали просто составить отчеты для компаний за бесплатно чтобы в резюме закинуть — постараюсь их применить.

Пользователь

8 апреля 2025

Отзыв на курс «Deep Learning Engineer. NLP»

Начиная обучение в ноябре 2024 года, я решил погрузиться в мир глубокого обучения, хотя до этого систематического опыта в этой области у меня не было — лишь обрывочные и несистематизированные знания по нейросетям и несколько тестовых тетрадок с Python скриптами. Цель, которую я перед особой ставил, была сугудо практической: приобрести навыки, которые помогут успешно пройти собеседование, получить стажировку и уверенно утвердиться на новой работе. Помимо этого, для меня было важно систематизировать все имеющиеся знания, структурировать материал — начиная с основ и двигаясь к более сложным концепциям — чтобы всё было изложено по полочкам. Ожидания от курса превзошли даже мои самые смелые прогнозы: я оценил полученный опыт на твердую 10 из 10. Материала оказалось значительно больше, чем я ожидал, и он оказался исключительно полезным и практически применимым. Особо хочу отметить поддержку организаторов и преподавателей. На каждое возникающее у меня техническое затруднение отвечали оперативно, разъясняя природу ошибок и подсказывая возможные подходы к их решению, при этом не давая готовых ответов. В чатах с обсуждением занятий поддерживали разбор технических тонкостей той или иной темы. Структура курса заслуживает отдельного внимания: материал организован четко и логично. Лекции начинаются с теоретической базы, где даётся глубокое понимание сложных концептов. Под конец серии лекций какого-либо урока — разбор кода, где реализовано всё то, о чём говорилось на лекции. Дополнительные квизы после каждого модуля помогают плавно перейти к решению разнообразных практических задач. Общее впечатление от курса исключительно положительное. Это ощущение только укрепилось после выполнения финального задания, которое позволило мне окончательно убедиться в практической ценности полученных знаний. Несколько недель спустя после завершения обучения я получил приглашение на стажировку в Ozon Банке, где смог легко общаться с профессионалами, имеющими многолетний опыт в Data Science, DL и ML. Все задачи, проблемы и их решения оказались мне предельно понятными — во многом благодаря этой образовательной программе на karpov. courses. По шкале от 1 до 10, я бы поставил ему 10. Без сомнения, готов рекомендовать эту программу другим, кто хочет серьёзно погрузиться в глубокое обучение с упором на NLP.

Антон Варламов

28 декабря 2025

Курс Start ML

В декабре я успешно завершил курс StartML и хочу поделиться своими впечатлениями. У меня уже был опыт в IT, а также знания Python и SQL, поэтому первая часть курса далась мне относительно легко. При этом я отметил, что для новичка, впервые знакомящегося с Python, этот блок составлен очень качественно и является отличным фундаментом. Сильные стороны курса: 1. Практико-ориентированность. Безусловный плюс — обилие разнообразных задач. Именно через практику происходит настоящее понимание материала, и курс в этом плане выстроен прекрасно. 2. Подача теории. Теоретический материал изложен на хорошем уровне. Мне понравилось, что авторы дают ключевые концепции, дополняя их полезными ссылками на внешние ресурсы. Это учит самостоятельному поиску информации — навыку, критически важному для реальной работы. 3. Поддержка. Отдельно хочется поблагодарить кураторов. Они всегда оперативно отвечают на вопросы и помогают решать возникающие проблемы, что делает процесс обучения комфортным и поддерживает мотивацию. Моменты для развития: Курс позиционируется как вводный, и в этом качестве он великолепен. Однако для более глубокого погружения в ML мне, как человеку с техническим бэкграундом, не хватило двух аспектов: 1. Прикладного (продакшен) опыта. Хотелось бы больше касаться вопросов внедрения моделей, их мониторинга и обслуживания — того, с чем приходится сталкиваться в реальных проектах. 2. Математического обоснования. Лично мне интересно понимать, «что находится под капотом» у алгоритмов. Некоторым слушателям отсутствие сложной математики — плюс, но для углубления в тему её хотелось бы видеть больше. Итог: StartML — это отличный и очень качественный плацдарм для старта в машинном обучении. Он идеально подходит для начинающих, давая структурированные знания, обильную практику и уверенность для дальнейшего развития. Рекомендую его тем, кто хочет сделать первые и уверенные шаги в этой сфере, а затем уже целенаправленно углублять знания в интересующих направлениях.

Алла Барило

23 декабря 2025

Обучение на курсе «Системный аналитик с нуля до Junior» в Karpov. COURSES

Отзыв Барило А. А. «Мой опыт обучения на курсе „Системный аналитик с нуля до Junior“ в Karpov. COURSES Был очень полезным и продуктивным. Этот курс охватывает все ключевые этапы работы: от описания бизнес-контекста до проектирования БД и интеграций, с акцентом на реальные инструменты аналитика. Структура модулей логичная — лекции с конспектами, квизы, задания и финальный проект, где пришлось применить все знания на практике. Особо выделю отзывчивого куратора и службу поддержки: они всегда на связи, оперативно отвечали на вопросы по диаграммам, спецификациям и ошибкам, помогая разобраться без задержек — это сделало обучение максимально продуктивным. Большой объем информации потребовал больше времени, чем ожидалось, но дал твердую базу для старта в профессии. Рекомендую Karpov. COURSES Как полезный и эффективный вариант обучения — благодарю куратора и поддержку за комфортный процесс! Школа ценна не только новичкам, но и тем, кто уже двигается в профессии и хочет углубить свои навыки.

Пользователь

1 декабря 2025

Аналитик данных

С августа 2025 года я прохожу курс «Аналитика данных» в школе Karpov. Courses. Курс впечатляет качеством подачи материала: программа выстроена логично, без избыточной информации. Сложные темы (в том числе статистический анализ) разбираются доступно и наглядно. Особое внимание уделяется практике: в рамках обучения приходится решать очень много задач, работа над проектами с использованием Python и SQL. Это позволяет сразу применять полученные знания. Команда преподавателей заслуживает отдельной благодарности. Они не только передают профессиональные знания, но и мотивируют к развитию. Всегда готовы помочь, если возникают сложности.

Пользователь

29 сентября 2025

HardML ML Ops курс

Проходил курс по MLOps. Являюсь Team Lead Data Scientist, уже 6 лет в Data Science, был и линейным разработчиком, а также уже года 3 лижу команды. Тема MLOps для меня всегда была актуальна. Часто в компаниях работали с чем было, и главное, чтобы как-то было, но всегда было интересно, а «как надо» и к чему надо стремиться. Курс позволил ознакомиться с общими практиками и подходами к MLOps, а также пощупать кое-что руками. Я бы не сказал, что курс дает возможность сразу стать MLOps специалистом, но дает хороший обзор того, что существует, а тот кто заинтересуется может уже сам подробнее углубиться в каждую тему. За это курсу спасибо дал больше систематизации. Однозначно буду применять в работе, по необходимости буду инициировать введение необходимых MLOps практик у себя в компании и в команде в частности

Пользователь

12 августа 2025

Курс «Аналитик данных "

Прошла обучение на курсе Аналитик данных с 20.02.25 По 13.08.25. Курс длится 5 месяцев, но с учетом майских и немного пропущенных мной дедлайнов получился чуть дольше. На курс шла уже с опытом работы в ИТ в роли проджект менеджера и пониманием, что именно делает аналитик. Хотела приобрести hard skills. Взаимодействие с куратором и поддержкой происходит в отдельной системе — Пачке, что удобно, тк в тг и так хватает групп и каналов. Обучение строится из разных модулей — python, sql, статистика, визуализация и тд с доступом в соответствующие инструменты. В каждом модуле около 10 уроков, каждый включает в себя видео+конспект+теор вопросы+практика. И так по три урока в неделю (на модуле питона 2 в неделю). Задания практические интересные, для меня были решаемые, но сложные. Поддержка подсказывает при необходимости. Дедлайны с запасом в 2 недели. Динамика обучения высокая с учетом еще что я работаю. День в день уроки проходить не успевала. Мои выводы: -многие заходят на обучение, не посмотрев программу, не посмотрев, кто такой аналитик данных, а потом удивлялись сложности. Изучите, почитайте, какие системы/модули/темы будут в курсе. -Нужно подготовится к марафону в 5 месяцев. Идеально — прийти немного подготовленным с некоторыми знаниями по питону, sql -нужно будет еще раз пройти задания самой, чтобы лучше закрепить знания. Благо доступ к урокам остается. И дополнительно на бесплатных тренажерах Карпова потренироваться. Знания и курс мне точно понравились! Разбирали даже юнит-экономику, что мне-ка менеджеру было полезно! Курс однозначно рекомендую как базовый/начальный в этой сфере

Пользователь

28 октября 2025

Отзыв о курсе Анализ данных, 6 мес.

Понятен ли материал? Удобно ли учиться? Как работает поддержка? Готовы ли вы рекомендовать курс? Прошел курс Аналитик данных. Ранее не было опыта в IT. Местами давалось довольно трудно, после модуля по Python брал каникулы (перевелся на след поток) чтобы освоить уроки более детально. Весь материал курса довольно понятен, модули где ведет сам Анатолий очень подробно разжеваны, есть также текстовые разборы и иногда видеоразборы домашних заданий, что также очень полезно. Поддержка отвечает оперативно (в течение часа обычно ответ всегда был), с этим проблем не было. Лично у меня времени довольно много уходило на обучение, в среднем наверно 4-5 часов в день. Материала очень много и он сжат в короткие сроки. Поэтому сразу оценивайте свои возможности. Данный курс однозначно могу рекомендовать!

Пользователь

17 августа 2025

Увлекательное приключение

На момент начала курса я имела опыт 3 года в аналитике данных, но хотелось расширить свою экспертизу в Data Science: нередко необходимо взаимодейтсвовать в работе со специалистами в этой области, пересекаются стек и задачи. Ожидания полностью оправдались, а именно: курс делает упор на практику, и поэтому можно подходить к его изучению следующим образом: рассматривать теоретическую часть курса как вводную и уже самостоятельно изучать/вспоминать теорию по лекциям на Youtube, например, как делала я. Таким образом, потребность в более глубокой теории можно удовлетворить самостоятельно, ребята курса задают направление. НО: практическая часть курса — действительно полезна и многие вещи, которые я ранее не использовала в своей работе, я использую сегодня, именно благодаря опыту, приобретенному на курсе. Курс дает разнообразный и Огромный плюс курса — практика в инструментах, косвенно связанных с ML, но очень полезных: python (у меня появилось новое хобби — решение задач на Leetcode, вместо шахматных задачек), разбор принципов ООП, git, написание DAG для Airflow, в целом полезные советы и демонстрация best practices, чтобы придя на работу, не сделать откровенный кринж. Мне было увлекательно, я вопринимала прохождение курса как приключение, во время которого иногда встречаются трудности, иногда открытия, новый опыт. А поддержка от куратора и экспертов во время прохождения всегда поможет решить любую проблему, ответить на вопрос, супер доброжелательно. Ставлю лайк и 10/10.

Сергей Пискунов

26 октября 2025

Deep Learning Engineer. CV

Как всегда карпов остается на достойном уровне. Прошел на данной плаформе инженера машинного обучения и весь блок DL. Очень понраивлось. Скажу честно, что было действительно сложно, так как требуется неплохое понимание математики (особенно в CV), но после этого появляется представление о работе множества архитектур и систем, которые регулярно встречаю на работе. Из плюсов отмечу высокий практический опыт ведущей курса и большого количества практических задач. Очень интересный и приземленный к практике финальный проект. После окончания курса чувствует, что появилось понимание работы данной отрасли.

Пользователь

10 сентября 2025

Курс «Симулятор АБ-тестов», базовый

Данный курс был куплен работодателем нашей команде аналитиков, чтобы все имели одинаковую базу. Я этому очень обрадовалась, т. К. Хотелось быть уверенной, что обладаю всеми «базовыми» знаниями и навыками для работы, и восполнить их в случае отсутствия. Закончила прохождение в июле 2025 г. Курс полностью оправдал ожидания. Основные плюсы: 1) Курс идет в ногу со временем — добавлен AI помощник Ева, которой можно задавать любые вопросы по теме в любое время суток, и отвечает она очень даже качественно. Ева в данном курсе заменила для меня поддержку и общение в чате, что считаю плюсом, т. К. Отвечает она моментально, не приходилось ждать вообще. Плюс можно раскрутить диалог, обсудить смежные темы 2) Курс основан на реальных рабочих задачах и примерах, все задачи действительно встречаются на работе, нет чего-то супер теоретического, что в реальности не применяется. С самого начала курс погружает в рельную работу аналитика, много практических заданий 3) Курс хорошо структурирован, объяснения доступны для понимания, даны ссылки на доп. Полезные материалы по каждой теме 4) Собраны и промечены по темам все Q& A сессии (вопросы от учеников и ответы преподавателя) с ведущим курса — а это очень много часов дополнительных видео лекций помимо основных материалов, где собраны как раз самые насущные вопросы от учеников, что супер полезно послушать 5) Платформа работала без сбоев Что в какой-то степени можно считать минусами: 1) Дизайн платформы — черно-оранжевый, однако это вкусовщина, которая никак не влияет на качество материала и работу платформы. Чисто на мой женский вкус кажется не самым приятным глазу дизайном 2) В курсе не разбирался z-тест (насколько я помню), который считается «базовым знанием». Однако в видео по Q& A сессиям он обсуждается, поэтому также не является чем-то критичным. В заключении хочу сказать, что точно рекомендую пройти курс тем, кто хочет быть уверен в своих базовых знаниях и навыках по АБ-тестам!

Александр Федоров

14 июля 2025

Обучение на курсе «StartML» оно же «Инженер машинного обучения»

Обучение на курсе StartML в школе Karpov. COURSES Началось 16 января, завершается 1 августа. До начала курса у меня уже был небольшой опыт в аналитике данных — я работал с Excel, SQL и немного с Python, но всё это было скорее на уровне любопытства и экспериментов. Целью обучения для меня было получить крепкие знания в области машинного обучения, понять, как устроены современные ML-процессы, и подготовиться к собеседованиям. Хотелось пройти структурированный путь от теории до практики. Портфолио здесь собрать не так трудно, поскольку каждый раздел курса, а их тут было 5, где в 4 из них есть финальный проект, где задания довольно серьезного уровня. Ожидания от курса оправдались на 10 из 10. Было много полезного материала: задачи, код, разбирали реальные кейсы. Понравились модули про А/Б тесты, подготовку к собеседованиям и само ML — направление — там чувствовалась актуальность и прикладная направленность. Заданий много — легких, сложных, но тут не стоит переживать, потому что если есть вопросы, то на помощь придет команда КС. Поддержка со стороны экспертов курса была отличной — ответы приходили оперативно, комментарии к домашним работам были содержательными, даже с рекомендациями по улучшению кода. Не мало важным плюсом является то, что за каждой группой закрепляется куратор, который также играет важную роль в процессе учебы, он поможет с организационными вопросами учебы, всегда напомнит про сроки сдачи финальных проектов, поможет с увеличением сроков дедлайнов, да и просто напишет и поинтересуется как у тебя дела, все ли в порядке с успеваемостью, даст ободряющий совет и мотивации на продолжения обучения. Контент курса мне понравился — он логично структурирован, материал подаётся последовательно, от простого к сложному. Общее впечатление от курса — положительное. Это отличный старт для тех, кто хочет войти в сферу Data Science или Machine Learning, но не знает, с чего начать. Оценка курса: 10 из 10. Готов ли я порекомендовать этот курс другим? — Да, с уверенностью!

Пользователь

17 мая 2025

Мой моз кричал «спасите», а теперь уверенно обрабатывает данные

Я успешно завершила курс «Инженер данных с нуля», и это было моё первое серьёзное обучение в IT-сфере. Честно говоря, я сомневалась, что дойду хотя бы до середины. Начинала я с полного нуля, без какого-либо бэкграунда в этой области (по образованию — физик). Да, временами было действительно сложно: на некоторые домашние задания уходило море времени и сил. Но я осталась в полном восторге от обучения! Что мне особенно понравилось — это огромное количество практики. Каждая тема включала видеоурок, конспект, теоретический квиз и нетривиальные домашние задания, которые заставляли действительно вникать в материал и закреплять новые знания. Отдельно хочу отметить удобную обучающую платформу: материалы курса изложены понятно и логично, в любой момент можно вернуться к нужной теме. Также у нас был отдельный чат с кураторами и экспертами: каждую тему обсуждали в соответствующих ветках, что делало процесс общения более структурированным и удобным. В любой момент можно было задать вопрос и получить помощь. Конечно, задания за нас никто не решал, но в нужное русло направляли — и мы разбирались:) В общем, атмосфера на потоке была доброжелательной. Возможно, кому-то не понравится система дедлайнов (две недели на каждую тему без потери баллов), если он предпочитает обучаться в своём темпе. Меня же такой подход устроил — совмещать с работой получилось. Минусов не нашла, правда. Если есть желание и усердие — всё получится! Этот курс стал для меня отличным стартом в мире данных. Теперь я задумываюсь о том, чтобы продолжить обучение и приобрести ещё один курс — но уже для более продвинутых аналитиков. Очень надеюсь, что у меня получится сменить профессию.

Пользователь

16 апреля 2025

Курс по MLOps

Проходил курс по MLOps в начале 2025 года. Начал учиться без особого опыта в MLOps, и честно говоря, не знал с чего начать. Однако курс оказался действительно «вкатывающим» — даже с нуля проблем не возникло. Структура курса продумана до мелочей: 10 уроков и финальный проект, которые открываются последовательно, обеспечивают плавное и последовательное погружение в тему. Каждая лекция разделена на короткие видео, что делает материал легко воспринимаемым. Конспекты, доступные как в самом курсе, так и в Notion, помогли мне лучше усвоить информацию и подготовиться к заданиям. Задания были сформулированы понятно и логично, что способствовало отработке полученных навыков. Я смог получить обратную связь по всем выполненным заданиям, что было очень полезно. Поддержка команды курса также заслуживает отдельной похвалы — в случае вопросов всегда можно было обратиться за помощью. Что касается контента, он оказался очень актуальным и разнообразным. Курс дал отличный обзор на существующие методы и подходы в проектировании инфраструктуры для моделей машинного обучения, что, безусловно, помогло мне лучше понимать, в каком направлении двигаться дальше в своем обучении. Общее впечатление от курса сложилось исключительно положительное. Я научился многому и теперь чувствую себя увереннее в области MLOps. Рекомендую этот курс всем, кто хочет разобраться в разработке архитектуры ML сервиса и развертывании моделей машинного обучения, независимо от предыдущего опыта!

Пользователь

17 ноября 2025

Классный курс по CV

Курс полностью оправдал мои ожидания, преподаватели профи в сфере, задачи интересные разной сложности, есть сопровождающие кураторы, которые оперативно отвечают на вопросы. Я стала увереннее себя чувствовать в сфере CV и получила много знаний о Deep Learning:) Конспекты уже составлены, что удобно, есть видео с подробным изложением темы, короче однозначно рекомендую! Считаю, что абсолютно стоит своих денег.

Сергей Милешин

29 апреля 2025

Почему в любом возрасте стоит учиться аналитике данных на Karpov. Courses

Поступил на курс «Аналитик данных» (он же StartDA) 14 ноября 2024 года и за 5,5 месяцев успешно его закончил. Я гуманитарий и опасения, что не справлюсь, были, но подача материала, большое количество практики, поддержка самой платформы, ИИ-чата платформы, сообщества студентов и экспертов курса в мессенджере «Пачка» очень помогли не опустить руки и успешно завершить курс. Мне 53 года и я хочу сменить профессию, затем и пошел учиться. Несмотря на то, что рынок аналитики большой и специалисты требуются, на свежих выпускников курсов не смотрят как на реальных кандидатов, обязательно нужен опыт даже для самых стартовых позиций, а в моем возрасте и на стажировку не берут, их идеальные претенденты — студенты и выпускники вузов. Я не сдаюсь, рассылаю резюме и готовлюсь делать пет-проекты. Тем не менее ожидания от учебы оправдались полностью, на 10. Матерала много, подается легко и если учишься, то всё усвоишь. А учиться нужно много, я тратил от 3 до 8 часов каждый день, да-да и в выходные, без исключения. Сначала кажется, что полный хаос, но потом в голове выстраивается система. Все инструменты в доступе — Jupyter для Python, Redash для SQL, GITLab для проектов. Через месяц после окончания от инструментов отключают, но на платформу доступ пожизненный, лекции и конспекты с вами навсегда, к тому же конспекты можно скачать. Одним словом — рекомендую всем, кто хочет узнать, что такое аналитика и получить теорию и практику от профессионалов своего дела, а школа специализируется на анализе данных и машинном обучении.

Пользователь

22 мая 2025

Start ML — курс для тех, кто действительно пришел учиться

Я проходила курс Start ML. Я работаю аналитиком данных и хотела изучить методы машинного обучения, для того, чтоб применять их в работе и дальше развиваться уже в этом направлении. Курс Карпова я выбрала, так как давно о нем знаю, проходила его бесплатный курс на степике по статистике. Тогда он мне понравился понятным и структурированным объяснением. Я давно смотрела на разные курсы на платформе, и наконец приняла решение пройти курс. Сам Карпов в этом курсе не ведет никакие блоки, но лекторы здесь мне тоже понравились. Еще очень понравились кураторы курса, которые всегда старались пойти на встречу. У меня не возникало много проблем, чтоб оценить их помощь со всех сторон, но с теми вопросами, которые у меня возникали, они помогали быстро. Мне понравилась быстрая адаптация под реалии — заблокировали ютуб, потом дискорд, решение находилось бытро, ничего не мешало учиться. Курс понятный — ты смотришь лекцию, есть конспект этой лекции в текстовом виде, потом проходишь тесты/задания. Советую не разбивать сильно просмотр лекции и выполнение задания по времени, так как потом тяжело включиться в контекст. Задания в основном понятные, но есть так же небольшие дополнительные подсказки к решению. Так же можно задавать вопросы в чатах — эксперты либо однокурсники смогут ответить. И на сайте есть ИИ Ева, к которой тоже можно обратиться:) Нужно закладывать много времени на прохождение курса, так как информации очень много, быстро просмотреть и прощелкать тест точно не получится. Тем более если хотите вынести полезные знания из обучения. В целом курс я рекомендую тем, кто действительно пришел учиться, и готов тратить достаточно для этого времени.

Пользователь

14 сентября 2025

Делюсь опытом прохождения MLOps

Очень много в работе сталкивалась с MLOps задачами, решила подтянуть свои знания в этой области. Был хороший разбор работы от получения данных до мониторинга модели. Курс полезный, если вы работаете и в исследовательской команде (можно пользоваться MLFlow, DVC), так и если вы выводите и поддерживаете уже готовые модели (Docker, CI/CD, evidently). Не хватило погружения в докер, многое пришлось самостоятельно изучать. Был небольшой разбор FastAPI, я на тот момент не владела этим инструментом — это меня замотивировало позже погрузиться в разработку. Материал объясняют понятно (да в курсе в общем-то не было особенно каких-то сложных вещей). Плюс — хорошая инстраструктура: имеешь доступ к серверу через ssh и все делаешь там, очень удобно. Все домашки сдаешь в гитлабе. Поддержка работала быстро. В общем, работать в этой среде было удовольствие. Курс небольшой, не успеваешь выгореть

Наталья Романова

16 июня 2025

Курс Аналитик данных

Только что закончила курс на Аналитика данных и по горячим следам хочу написать отзыв. В целом курс очень достойный, программа качественно составлена, наполнение курса также объемное, получаешь очень много знаний и практики. Но сразу хочу сказать, что срок 6 месяцев для данного курса это очень сильная нагрузка на студента. Курс интенсивный, дедлайны жесткие, придется все 6 месяцев придерживаться жесткой дисциплины и уделять очень много времени на обучение, особенно, если вы с нуля обучаетесь этой профессии. Материала очень много, лекции, конспекты, практические задания. Мне было очень тяжело укладываться в дедлайны, я не просрочила ни одного дедлайна, но для этого я все 6 месяцев тратила на обучение все свое свободное время и сидела за лекциями до ночи. Совмещать с работой или другой бурной деятельностью будет очень непросто. Я об это не думала перед началом обучения и повторюсь мне было очень тяжело укладываться в сроки сдачи заданий. При этом если быть готовым к интенсивному обучению и не уезжать в отпуск, то курс точно поможет качественно обучиться аналитике данных.

Пользователь

7 апреля 2025

Солидный и эффективный подход к обучению

Очень понравились 3 модуля из 4х, то есть все, кроме Deep Learning (Модуль 3). Очень хорошая последовательная подача материала. Специально искал курс, в котором было бы много практических задач, и мои ожидания полностью оправдались. Хорошая поддержка, довольно быстро отвечает. Хорошая платформа. Дают сервак, на котором можно выполнять задания. Соответственно, показывают обучающимся максимально приближенную к жизни конструкцию — БД, питоновский сервак, тул для работы с БД, airflow. Окружение создаем ручками. Все как на реальной работе. Отлично объяснены основы гита. Раньше создавать ветки в гите было для меня стрессом, сейчас на изи. Проходил похожий курс на платформе яндекс+мфти (когда его еще не закрыли в курсере), там платформы не было по сути вообще. То есть можно было отправлять ответы, но такой удобной системы не предоставлялось, все на файликах. Что касается 3го модуля, не сказать, что плохо, но кажется, что можно было представить материал получше. Потратить время, добавить анимацию (чтобы не просто проговаривать, а показывать, что там с нейронами происходит). Рассказ лектора путанный местами. Хотелось бы больше задачек на тензоры, чтобы привыкнуть к синтаксису. Довольно сложно было привыкнуть к синтаксису нейронок, хотелось бы более разжевано.