Все отзывы о KARPOV.COURSES

Я подхожу к своему обучению на курсе «Симуляторе DS: тренажёр по анализу данных и машинному обучению» и точно хочу порекомендовать этот курс, хотя мне сложно его сравнить с чем-то другим, потому что это тренажер, а не полноценное обучение, но я не видела ничего похожего на российских платформах в принципе. Мне очень понравилась подача материала с точки зрения его логики создания: дается сначала основная теория + релевантные ссылки на видео с других платформ/статьи/иные учебные материалы (можно даже использовать для того, чтобы освежить уже известный материал, т. К. Написано очень толково и по сути) и далее ты уже сам решаешь задачки. Мне показалось, что это реальные кейсы (их штук 150, наверное), которые могут встретиться в работе DS/ML. И это очень крутая фишка этого курса, хотя у меня сложилось впечатление, что все-таки больше задач не на анализ данных, а на машинное обучение — лично для меня это было большим плюсом. На платформе есть бесплатная часть по основам высшей математики (если необходимо), а так надо настраиваться на постоянную работу и самостоятельный поиск в интернете, т. К. Задачки иногда не совсем простые (вообще там 3 уровня сложности). Как и в любом другом тренажере основная проблема — это понять, почему платформа не пропускает твое решение. Часто помогает встроенный ИИ-помощник, но иногда приходится ждать ответа от наставника, хотя в целом отвечают оперативно. Читать далее...

2025–2026 гг. Начинал курс без серьёзного опыта в Python и ML, хотелось разобраться в ML по-настоящему. Честно, было тяжело. Несколько раз переводили на другой поток, были моменты, когда думал что всё, не моё. Но дошёл. По сути. Материал уложен логично, преподаватели объясняют нормальным языком, без выпендрежа. Итоговый проект это отдельная история, он реально заставляет собрать всё в кучу. Когда его сдаёшь то действительно чувствуешь, что чему-то научился, а не просто «прослушал». Отдельно хочу сказа ть про поддержку. Юлия мой куратор отвечала быстро, по делу, и что важно — по-человечески. Когда у меня было что «всё пропало» она поддерживала, объясняла. Без неё я бы точно не дожал. Небольшое предупреждение для россиян: курс использует Google Colab и Kaggle, и без VPN всё это работает криво. Лучше решить этот вопрос заранее, иначе половина нервов уйдёт не на модели, а на «почему опять не открывается». Ставлю 9 из 10. Не 10 это потому что иногда формулировки заданий приходилось перечитывать по три раза. Рекомендую ли? Да, рекомендую. Только не идите, если думаете, что это «посмотрел видео, сдал тест». Здесь надо реально пахать и это плюс, а не минус. Читать далее...

Проходил учёбу с сентября 2025 по апрель 2026. Заходил с бэкграундом аналитики, по ходу работы были обрывочные знания оттуда-отсюда, но захотелось структурировать знания. Мне интересны методы машинного обучения, поэтому было бы интересно расти в этом направлении. Поставил бы курсу 9/10: качество материала, квалификация преподавателей, вовлечённость куратора на высшем уровне. Хотелось бы ещё чуть больше общих активностей онлайн, именно лекционного формата. На курсе нашёл нового друга, с которым будет интересно развиваться и наблюдать за его карьерным треком) В целом, пробуйте, не бойтесь, целая команда классных специалистов способна помочь разобраться, если пробуксовываете немного. Читать далее...

Курс стоил 80 750. Проходил обучение с августа 2025 по март 2026. Среди достоинств курса, хотелось бы отметить: — предоставляют инструменты для практики SQL, Spark, Airflow; — тех. Поддержка на связи каждый день; — профессиональные опытные преподаватели из больших и известных компаний; — гибкие дедлайны по домашним работам. Среди недостатков можно выделить: — по модулю СУБД отсутствует практика для отработки теории после каждого урока; — доступ к инструментам закрывается через месяц после окончания курса. Ожидания в целом оправдались. Курс однозначно советую, при условии, если вас не смущают минусы, обозначенные выше. Читать далее...

Проходил курс недавно (2 поток), решил углубиться в тему LLM, RAG и построения агентов — направление сейчас максимально актуальное. Начал обучение с уже имеющимся IT-бэкграундом (инфраструктура, базы данных), но именно с LLM и RAG до этого работал точечно, без системного подхода. Цель была — разобраться, как собирать реальные решения (агенты, RAG-системы), а не просто «поиграться с модельками». Ожидания оправдались примерно на 9/10: — дали не только теорию, но и практику на реальных инструментах (YandexGPT, Flowise, Langflow, MCP, API) + стенд (Server GPU Ollama) — показали, как всё это связывается в рабочие пайплайны — стало понятно, как переносить это в свои проекты Отдельно отмечу поддержку — не формальная, реально помогают разобраться, если что-то не работает (а в таких темах это критично). HELPDESK Грамотно организован через приложение Пачка, куратор и преподаватель всегда отвечали на вопросы. Контент понравился тем, что он: — современный (актуальные инструменты и подходы на данный момент) — прикладной (не просто «что такое RAG», а как его собрать) — даёт понимание архитектуры, а не только кнопок Итог: Оценка: 9/10 Рекомендовать: да, рекомендую, особенно тем, кто хочет не просто разобраться в теме, а начать делать рабочие решения. Курс только начинает обороты и понятно, что он будет со временем ещё более востребован и интереснее. Спасибо авторам и поддержке курса. Читать далее...

ML-симулятор (хотя он уже так не называется, т. К. Теперь это целая экосистема задач по DA/ML/AI) меня покорил тем, что здесь обучение построено не как набор разрозненных задач, прорешав которые потом еще задаешься вопросами — а как это все перенести на свои проекты. Нет, симулятор это целая вселенная — цельная, продуманная: каждое задание занимает свое место и встроено в понятный контекст. Есть подводка, многие задачи объединены в наборы и между ними четкая логика перехода, от которой складывается ощущение развития, а не хаотичного перебора кейсов. По мере прохождения чувствуется рост сложности и компетенций: сначала ты разбираешься в базе на несколько строчек кода, потом постепенно переходишь к более содержательным и сложным темам. В итоге создается ощущение не просто тренировки, а полноценного погружения в профессию. В целом это сильный формат для тех, кому важно не просто «нарешать задачки», а видеть систему, контекст и практическое применение ML в понятной продуктовой среде, одним словом это цникальный продукт! Читать далее...

Проходила курс по NLP после курса Start DL. Первое, что хочу сделать — поблагодарить преподов. Я сама когда-то записывала курсы и понимаю, какая титаническая работа за этим стоит. А теперь конкретно: Первые уроки курса — мне как человеку, знакомому с NLP, показались скучными. Пока дело не дошло до DL (именно это меня в курсе не интересовало), честно говоря, я выполняла задания через нихочу и иногда бросала:) Когда начались нейросети — было много актуальной свежей инфы Понравилось, что информация в курсе актуальная. Да, пишешь трансформер со статьи еще 10-х годов, но потом это покрывается рисерчем — как оптимально делать, ну и конечно в конце рассказали про SOTA решения. Про домашки. Баллы и нагрузка по заданиям распределены не равномерно. Есть какие-то задания, где очень легко можно справиться, сделав маленький шажочек, а есть задания, где просят сделать сразу много всего сразу. Как правило, это задания, связанные с обучением. Их можно легко найти — это те задания, где больше всего вопросов в поддержку. И еще я честно говоря не понимаю, как другие решают эти задачи с небольшими ресурсами. У меня была ГПУшка и я все делала без головной боли:) Было блестящее задание, где нужно написать трансформер. Авторам за это огромное спасибо, после решения этой домашки я чувствую, что во всем разобралась:) Читать далее...

Один из лучших курсов по аналитике. Пошаговое погружение в реальные бизнес задачи, актуальная проблематика, грамотные спикеры, сопровождение кураторов на всех этапах обучения, удобная платформа. Рекомендую.

Добрый день! Хочу сегодня поделиться продуктом, который яро рекламирую своим друзьям и коллегам — симулятор МЛ. Часто в аналитике просто огромный разброс между сеньором в компании Х и сеньором в компании У (мб это в принципе во всем IT). На своей работе я застрял в потолке по знаниям и скиллам, который проломить могу только своими инициативами в бизнес-процессах. Карпов для меня послужил источником знаний и кайфовыми подходами Читать далее...

Приобрел подписку на 6 мес. Времени не так много уделяю решению задач, но приятно удивило богатое множество практических заданий в области NLP — от регулятор, tf-idf / bm-25 до продвинутых RAG-техник и написания GPT с нуля. Радует, что команда курса так вложилась в методическую часть — каждый найдет что-то для себя и потренируется. Отличный вариант «вкатиться» в новый домен без особых сложностей и с поддержкой. Читать далее...

Мне понравилось разнообразие задач, разбиение их по сложности и на этапы. Есть некоторый теоретический минимум почти в каждой задаче для ее решения. Так же есть ряд задач чтобы прокачать некоторые аспекты питона. Есть пачка по задачам с обсуждением особенностей и сложностей конкретной задачи. Есть заморозка. Поддержка отзывчивая и помогает с техническими проблемами. Симулятор помог сдвинуться с мертвой точки и начать прокачивать знания в новой для себя области. Успел пройти курсы по глубинному обучению и продолжить решать уже более сложные задачи в симуляторе. Из неболших минусов лично для себя хотелось бы, наверно, чуть больше дней заморозки. Из-за работы не всегда есть возможность плодотворно заниматься Читать далее...

Курс «Продвинутый симулятор A/B-тестов» оставил очень хорошее впечатление. Материал подан понятно: даже сложные вещи объясняются последовательно, без лишней воды. Удобно учиться — формат с симуляцией хорошо держит внимание и даёт практику, а не просто теорию. Про поддержку не могу ничего сказать, не использовал — материал изложен так, что она не потребовалась. Курс точно могу рекомендовать — особенно тем, кто хочет не просто «знать», а реально понимать и применять A/B-тесты в работе. Не могу выделить недостатки. Единственное хотел бы чтобы после курс можно было пройти еще 3-5 практик, чтобы отточить навыки и возможность провести мок-интервью. Читать далее...

В марте я закончил курс «Инженер машинного обучения», 43 поток, получил сертификат. Когда записывался на курс — как говорится, глаза боятся — руки делают, у меня не было совсем опыта в программировании на Питоне. Однако получилось, но не все. Целью курсов я ставил разобраться в принципах работы машинных моделей и ИИ, а также руками это потрогать и провести опытное внедрение. Разобрался во многом, научился создавать модели, но практического внедерения сложных моделей курс не предполагает — был проект внедерения рекомендательной системы, довольно сложный в части кода и применения алгоритмов машинного обучения, а хотелось чего-то более глобального, например, на базе LLM. Учитывая новизну полученных знаний, навыков и умений, курсом я очень доволен. Есть недочет в четкости постановки практических задач, не всегда понятно, что от тебя требуется и в каком виде должен быть дан ответ, возможно, это особенности моего восприятия. Поддержка курса работала четко, на вопросы всегда давались правильные исчерпывающие ответы, видна работа профессионалов. Рекомендую курс другим, но все же опыт работы на Питоне должен быть, иначе придется долго и упорно разбираться в коде для получения положительноого результата в заданиях. Читать далее...

Имея приличный опыт в аналитике, решила дальше идти в сторону инженерии данных. На курсы Карпова смотрела давно, много лет подписана на него в соцсетях, а также проходила бесплатные курсы на Stepik, поэтому сомнений в выборе не было. Хороший структурированный курс для тех, у кого уже имеются базовые знания в Python и SQL. Все уроки в записи, для меня это крайне удобно, не надо все бросать и бежать на онлайн урок, можно проходить обучение когда удобно. В целом то, чего я ждала от курса (углубленные и структурированные знания, а также новые скиллы в бигдате) — я получила. Очень довольна курсом и смело могу советовать его другим. Читать далее...

Программа насыщенная, но не перегруженная. Отдельно хочу отметить сотрудников, всегда все четко объясняют и помогают. Для меня было важно, что можно совмещать с работой: вебинары остаются в записи, а домашки проверяют в разумные сроки. Курс дал именно ту системность знаний, которой мне не хватало для уверенной работы. Спасибо команде! Читать далее...

Недавно я успешно завершила онлайн‑курс «Системный аналитик» и готова поделиться результатами обучения. Раньше я формулировала задачи в виде ФТ — кратко описывала, что система должна делать, без строгой структуры. Что мне дал этот курс: Понимание структуры ТЗ Теперь я знаю, какие разделы обязательно должны быть в техническом задании: — введение и бизнес‑цель; — роли пользователей и акторы; — функциональные и нефункциональные требования; — сценарии использования (Use Cases); — макеты интерфейсов или ссылки на них; — описание интеграций; — критерии приёмки; — приоритеты, сроки и многое другое. Инструменты для детализации требований. Научилась использовать разные форматы описания: — User Stories; — Use Cases; — BPMN‑диаграммы; — UML‑диаграммы и др. Работа с инструментами Познакомилась с ПО для управления задачами и User Stories; не дошла до бонус-курса SQL (но обязательно изучу его). Плюсы курса для моей ситуации: — практические задания на каждом этапе; — обратная связь; — разбор реальных кейсов — вижу, как теория работает на практике. — Все обучающие материалы остаются со мной:) Минусы: — мало кейсов по сложным интеграциям, а у меня в организации очень много систем, интеграций и если я их все нарисую, то могу где-то ошибиться, нужны большие примеры для наглядности; Кому рекомендую: курс подойдёт тем, кто умеет описывать функциональные требования, но хочет научиться оформлять их в ТЗ; работает аналитиком, продакт‑менеджером или тимлидом и сталкивается с необходимостью структурировать задачи. Итог. До курса я видела ТЗ как сложный и пугающий документ. Теперь понимаю, что это просто структурированный набор требований с чёткой логикой. Я научилась: — собирать все части задачи в единый документ; — связывать функциональные и нефункциональные требования; — использовать диаграммы (это конечно высший пилотаж) и таблицы для наглядности. Если вы тоже хотите перейти от разрозненных требований к профессиональному ТЗ — этот курс станет отличным стартом! Читать далее...

Завершаю на KARPOV. COURSES Курс «Инженер данных» Стоимость обучения — 82800 руб. Проходил обучение в июле 2025 — марте 2026 Достоинства курса: Актуальность тематики для IT-индустрии; Высокое качество онлайн-ресурсов; Чёткая организация учебного процесса; Удачная комбинация видео и текстовой подачи учебного материала; Высокая профессиональная квалификация преподавателей и экспертов. Недостатки курса: Некоторые учебные материалы устарели на 5 — 6 лет по сравнею с текущей обстановкой в IT-индустрии; Система автоматической проверки при отправке файлов с кодом не позволяет самостоятельно определить причину ошибки. Мои впечатления и результаты: Оправдались ли ожидания? — Да. Посоветовали бы я этот курс другим? — Да. Стоит ли он своих денег? — Да. Есть ли у него достойные аналоги? — Не встречал. Удалось ли найти работу после обучения? — Ещё не нашёл. В процессе. Или, может быть, новые знания позволили поднять зарплату? — Пока ещё нет. Но если смотреть в среднем по рынку, то это — в процессе. Читать далее...

Проходила обучение на курсе RAG-боты и автоматизация LLM на карпов-cources В феврале 2026 г. Считаю его для себя очень полезным — теперь смогла собрать агента на впс, хотя до курса вообще не могла понять что это. Вот именно пошаговой инструкции как на своей инфре это сделать — не дают, но зато настолько подробно по косточкам разобраны и прощупаны основные фреймворки, структуры и сценарии, что уже не страшно начинать реализовывать свое. Ярослав — бесподобный лектор, яркие и доходчивые объяснения. Материала очень много — лучше запастись свободным временем. Читать далее...

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. Мне всего хватило. 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. Читать далее...

Добрый день. Мой отзыв на курс MLOps. На этот курс я шел осознанно и целенаправленно, так как не хватало упорядоченных знаний в области продакшена ML-моделей. В общем и целом, мои ожидания по большей мере оправдались. Этот курс стоит потраченного на него времени. Достойная подача учебного материала, содержание практических заданий, актуальность рассматриваемых тем, — все это сделано на высоте. Отдельно стоит отметить работу экспертов и кураторов, которая помогала в самых трудных и непонятных ситуациях. Из того, что нуждается в доработке, я бы выделил следующее: разный уровень практических заданий (либо слишком простые, либо наоборот; не хватает баланса); отсутствие телеграм-чата для сокурсников (будет очень кстати, говорю по опыту обучения на курсах других онлайн-платформ); финальный проект (не хватает подробного описания того, что от меня требуется — приходится много додумывать; не хватает примера решения). Курс отлично подойдет для старта в MLOps, для понимания разработки архитектуры ML сервисов и их развертывания Читать далее...