26 курсов
Рассрочка 0%
Диплом
Помощь с трудоустройством
Машинное обучениеPythonАналитика данныхSQLsoftware_architect_courses

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 пр...

Преимущества школы

1) Преподаватели высокого уровня — эксперты с реальным опытом работы, которые доходчиво объясняют материалы и быстро решают вопросы.
2) Современный формат с структурированными модулями, которые помогают поддерживать дисциплину и мотивируют к усердной работе.
3) Платформа постоянно обновляется и совершенствуется, что обеспечивает актуальность материалов и методики обучения.
4) Активное сообщество обучающихся и кураторов, где можно получать поддержку и обмениваться опытом.

Курсы

Офисы и филиалы

Все на карте
Санкт-Петербург
Бухарестская улица, 6, 1 этаж
+7‒931‒981‒06‒91
Кемеровская область
Озёрная улица, 10а
+7‒904‒964‒41‒33
Пн-Вс 08:00-23:00
Москва
Лихов переулок, 2/3 ст1
+7‒968‒676‒68‒17
Пн-Вс 11:00-14:00
Екатеринбург
Завокзальная улица, 13а
+7 (343) 361‒11‒45
Пн-Вс 09:00-21:00
Москва
Ярославское шоссе, 116а ст2
+7‒968‒001‒67‒13
Пн-Сб 10:00-20:00
Липецк
Семашко, 1, 420 офис; 4 этаж
+7‒952‒597‒30‒00
Симферополь
Любимая улица, 23
+7‒978‒063‒78‒88
Пн-Сб 09:00-18:00
Ессентуки
Пятигорская улица, 114а, 1 этаж
+7‒938‒309‒97‒34
Пн-Сб 10:00-18:00

Отзывы

Читать все отзывы
А
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.

П
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.

П
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!

А
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.

П
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!

П
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

П
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

П
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

П
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.

С
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.