Корпоративное обучения персонала

Искренне восхищена качеством подачи материала! Преподаватель объясняет сложные концепции настолько доступно, что курс будет понятен даже специалистам, лишь косвенно связанным с финансовым моделированием.<br> Получила не только ценные знания, но и настоящее удовольствие от процесса обучения. Курс оставил исключительно положительные впечатления и дал мощный импульс для профессионального развития!

Команда Нетологии организовала серию обучающих мероприятий, нацеленных на оптимизацию деятельности нашего маркетингового подразделения. Тренеры продемонстрировали впечатляющий уровень экспертизы и владение актуальными инструментами в своей области. Их фундаментальные знания успешно дополняются обширным опытом практической работы. Логичная структура учебного материала способствует быстрому освоению и скорому применению полученных знаний на практике. Благодарим за предоставленные возможности для профессионального и личного роста наших сотрудников.

Я пришёл на курс с определённым бэкграундом в программировании и ML, поэтому в целом мне было просто проходить многие вещи. Задачи идут по нарастающей, поэтому всё доступно. На лекциях подробно разбираются такие вещи, которые вы вряд ли встретите на других площадках. Я шёл сюда именно за этим - хорошо понимать как всё работает изнутри. <br /> В финальном проекте, который состоит из нескольких частей, вы не просто делаете fit predict, а делаете полноценный сервис, такой же как вам нужно будет делать на реальной работе.

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.

Меня, как системного аналитика, заинтересовал курс по System Design. Я часто общаюсь разработчиками one-to-one, и мне очень важно разговаривать с ними на одном языке. На работе я создаю компонентные/модульные схемы и защищаю их на архитектурном совете. Именно благодаря обучению я понял, как это должно быть на самом деле, какие частые ошибки я совершал во время проектирования и что нужно делать, чтобы их избежать.<br> <br> Многие моменты в обучении пересекаются с моими знаниями по системному анализу (ACID, CAP теорема). С помощью курса я смог структурировать свои текущие знания, провести параллели и узнать много нюансов. Я понял, как на основе требований оценивать нагрузку, масштабировать систему и повышать её отзывчивость, и разобрался, как работают разные алгоритмы поиска. Реализация поиска была мне особенно интересна, такую информацию мало где встретишь: чёткая, структурированная и по делу.<br> <br> Рекомендую этот курс всем системным аналитикам — он позволит посмотреть на вашу работу под другим углом. Курс проходится довольно быстро и легко. Имея возможность применить полученные знания в работе, вы всегда будете на одну ступеньку выше своих коллег.

Я закончила НИУ ВШЭ 2,5 раза: прервала свой университетский путь посреди аспирантуры :) Сейчас работаю там же на исследовательской позиции, мы занимаемся экспериментами.<br> <br> Коллега нашла этот курс и посоветовала мне. Все мы когда-то слушали лекции Анатолия на Степике :) На тот момент я планировала подавать резюме на продуктовые вакансии, поэтому для меня программа оказалась актуальной.<br> <br> Хороший разбор на пицце, удобная собственная платформа для тестов. Объяснения в тексте понятные, я много конспектировала. Я получала удовольствие даже от решения простых задач. Как ни странно, понравился финальный тест — было ощущение прохождения босса.<br> <br> Теперь могу написать в резюме, что разбираюсь в А/В-тестах на базовом уровне. Планирую перепройти курс ещё пару раз, когда будут конкретные задачи на работе, поэтому благодарна, что доступ к нему не закрывается.

Обучался 3 месяца на симуляторе ML с декабря 22 по февраль 23. До этого был опыт работы аналитиком данных 1 год. <br> 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) <br> Теперь планирую попасть на курс Hard ML)

Программа была очень насыщенной. Во втором полугодии было много практики финансового моделирования, причём применительно к самым разным отраслям. Особенно полезными для меня были дисциплины по индустрии ТМТ, потому что полученные знания я могла сразу использовать в работе. Кроме того, запомнился блок лекций по PE и VC, потому что ранее у меня было достаточно поверхностное представление о работе фондов.

На курс шла за качественным методологическим фундаментом, актуальными инструментами и технологиями. TSQ ❤️<br> Однозначный результат — это качественный скачок в проф. развитии. Объективно в моей практике сейчас преобладают занятия в формате лекций и мастер-классов, поэтому не всё из курса пока удалось применить. Однозначно помогли при подготовке к занятиям материалы 3го модуля. Материалы 4го модуля позволили хорошо «перезагрузиться»)). Всё, что связано с темой общения с заказчиком, снятием запроса, созданием кастомизированных программ — этим я, пожалуй, занималась последние 10 лет, работая в найме. Но пользы, тем не менее, почерпнула довольно много+систематизация. И в принципе, курс — польза в каждой строчке. Спасибо экспертам 🤗❤️

Моя жизнь всегда была полна меланхолии и уныния. Вечное чувство постоянной неудовлетворенности и внутренней пустоты... Нашел что-то вроде «куража» в том, чтобы задать себе самые непростые вопросы и выглянуть из-под одеяла. Я начал изучать себя, и вдруг понял, как мало радости испытывал за последние годы. Благодаря курсу я завёл множество новых знакомых, с которыми делюсь своими переживаниями и радостями. Научился делиться своими мыслями и желаниями с миром, и это помогло мне избавиться от принятых прежде предрассудков о себе. Сейчас встречаю с уверенностью каждый новый день и ожиданием чего-то прекрасного.

Понравилось то, как преподаватели подают материал, четкая и грамотная речь без слов паразитов. Преподаватели передали состояние расслабленности, было ощущение, что ты не на обучении, а за разговором с друзьями, сложные вещи доносились простым и понятным языком при помощи сравнений.<br> Недлинные уроки, которые приятно проходить не затрачивая много времени. <br> Логически понятный сайт и навигация по нему, доступность лонгридов и прочей дополнительной информации по урокам.<br> Оперативная обратная связь при возникновении вопросов. <br> Советую в курс включить больше лайфхаков и тех моментов, на которые необходимо на практике обратить внимание. В целом курс хорош, но как-будто чего-то с точки зрения наполненности информацией не хватило.

Всем привет!<br> <br> Я работаю в ИТ с 2012 года. Около 10 лет работал как Full-Stack Oracle Developer. 3 года отработал на позиции DE - занимался миграцией данных из Oracle в Snowflake (~10-20 петабайт). Писал pipeline для Airflow файлами json.<br> На курсы я решил пойти, потому что у меня был отличный проект (подработка) по построению хранилища данных в БД Snowflake для крупного инвестиционного фонда, но понимания как строить DWH у меня не было, поэтому проект со мной не продлили. Это и сподвигло меня пойти на курсы DE - получить знания по DWH, более глубоко изучить Airflow, попробовать что такое Machine Learning и обучение моделей, что такое Spark, Hadoop и почему они чаще всего встречаются в вакансиях, визуализация данных с помощью Tableu и прочих инструментов, названия которых я не помню. Ну и конечно же расширить свой кругозор в области DE. <br> Про Karpov/Courses я видел информацию в интернете + на сайте Linked In в новостной ленте увидел информацию о том, что кто-то закончил эти курсы.<br> Выбирал между 2 - Яндекс.Практикум и Karpov/Courses.<br> Выбрал K/C потому что :<br> 1. Срок обучения 6 месяцев против 1.5 года у Яндекса<br> 2. Понравилась программа обучения (темы и стек) - DWH, MPP, ETL (Airflow), Big Data, Cloud, ML, Model &amp; Data Management<br> 3. Не понравился у Яндекса стек<br> 4. На момент оплаты была скидка (вместо 102 т.р. можно было оплатить 80), в рассрочку на 6 месяцев от Яндекс.Pay (😂) стоимость составила 83 т.р. c учётом переплаты. <br> Курсы начались 18 января 2024 года. Так же в начале января 2024 года руководство компании предлагает мне 2 варианта на выбор : релокация на Кипр или увольнение с компенсацией. Тк почти год назад мы пробовали себя на Кипре и нам не понравилось, 2 вариант предполагался сам собой. <br> Начинается тяжелая пора поиска работы. При этом мне надо передавать дела новому коллеге на проекте, учиться на курсах и проходить собеседования. Искал я работу на должность Data Engineer.<br> Курс начинается с архитектуры DWH. И самое удивительное, когда начинаются мои собеседования - к тому времени курсы идут уже 2-3 недели - на собеседованиях меня спрашивают именно то, что мы только что изучили - слои данных, схемы построения хранилищ (Кимпбалл, Инмон), SCD. То есть знания приобретенные на курсах уже помогают мне. По итогу работу я нашел спустя 1.5 месяца. <br> Очень удобно выдавали доступ к материалу - 3 раза в неделю после 19:00. Видео понятные, разборы материала тоже. К каждому уроку идут видео (теория/практика), которые можно всегда повторно посмотреть либо для освежения информации можно открыть лекцию в Notion / PDF. Я делал задания через 1-2 дня после того, как выдавали доступ к нему и на выходных. <br> Обучение проходило легко первую половину курса. Потом стало немного сложнее - началась работа - времени свободного поубавилось. Я старался делать все задания по блокам, но на некоторые и забил - не было желания делать и я их просто пропустил. <br> Из всех блоков меня зацепили следующие: проектирование DWH, реляционные и MPP СУБД, Big Data (частично) - я так и не заценил Hadoop (и всю его экосистему), но очень понравился Spark, облачное хранилище - это просто улет, Big ML, Управление моделями и управление данными. <br> Не зашёл модуль Визаулизация данных. Я понял значимость графического отображения данных, но у меня и с Front-разработкой всегда были проблемы - а визуализация данных для меня как Front-end разработка - не пошло как-то. <br> По модулю Автоматизация ETL-проектов материал был хорошо подан, но изучение этого модуля пришлась на мой отпуск и желания что-либо программировать не было вообще - так что около половины модуля из-за которого я пришел на обучение я просто пропустил(. Но зато с утроенной силой прошло обучение по другим модулям - Big ML, Управление моделями и данными.<br> Бывали проблемы при выполнении практик - но был создан канал в дискорде и иногда было достаточно заглянуть в поток по теме как решение уже было доступно. Либо можно задать вопрос по заданию - поддержка оперативно отвечает и подсказывает решение. <br> Подводя итог обучения - я набрал 400 баллов из 480. Это 83 %. Результатом я доволен. Мог бы наверное набрать 440/460 - если бы сдал задания, которые я пропустил. Но уже как есть.<br> Мои ожидания от курса полностью оправдались. Готов советовать курсы K/C своим знакомым или людям, которые хотят подучиться на DE.