Главная / Аналитика / Data Engineering / KARPOV.COURSES

Дата обновления: 30 Июня 2025 30.06.2025

Курсы по data engineering от KARPOV.COURSES

Мы собрали 4 курса обучения Data Engineering.

Дата обновления: 30 Июня 2025 30.06.2025

Лучший рейтинг

Deep Learning Engineer (трек NLP)

02 июля

4 мес.

02 июля

4 мес.

8 146 ₽/мес

рассрочка

97 750 ₽ 85 000 ₽

-13%

Гарантия возврата

Основные темы программы

Основы нейронных сетей и глубокого обучения.
Рекуррентные и сверточные нейронные сети.
Обработка естественного языка (NLP).
Практическая реализация моделей с использованием PyTorch.

Навыки для резюме

Разработка и обучение нейронных сетей.
Применение глубокого обучения в задачах компьютерного зрения и NLP.
Опыт работы с фреймворком PyTorch.
Анализ и оптимизация моделей глубокого обучения.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Сертификат.

Лучший рейтинг

Deep Learning Engineer (трек CV)

02 июля

4 мес.

02 июля

4 мес.

8 146 ₽/мес

рассрочка

97 750 ₽ 85 000 ₽

-13%

Гарантия возврата

Основные темы программы

Введение в глубокое обучение и нейронные сети.
Построение и оптимизация нейронных сетей.
Работа с изображениями и обработка естественного языка (NLP).
Реализация проектов в области компьютерного зрения и обработки текста.

Навыки для резюме

Разработка и обучение нейронных сетей с использованием современных фреймворков.
Применение методов глубокого обучения в задачах компьютерного зрения и NLP.
Оптимизация и настройка моделей глубокого обучения.
Анализ и предобработка данных для обучения моделей.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Сертификат.

Программа трудоустройства:

Karpov.Courses предоставляет поддержку через карьерный центр, включая карьерные консультации, помощь в составлении резюме и подготовку к собеседованиям.

Лучший рейтинг

Инженер данных с нуля

10 июля

6 мес.

10 июля

6 мес.

9 104 ₽/мес

рассрочка

109 250 ₽ 95 000 ₽

-13%

Гарантия возврата

Основные темы программы

Основы Python и SQL.
Математика и статистика для анализа данных.
Машинное обучение и моделирование.
Визуализация данных и презентация результатов.

Навыки для резюме

Владение Python и SQL для анализа данных.
Понимание математических и статистических методов.
Навыки разработки и обучения моделей машинного обучения.
Умение визуализировать данные и представлять результаты.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Сертификат.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

Лучший рейтинг

Инженер данных Middle от K/C & LEFT JOIN

10 июля

5 мес.

10 июля

5 мес.

8 667 ₽/мес

рассрочка

104 000 ₽ 92 000 ₽

-11%

Гарантия возврата

Основные темы программы

Проектирование и построение хранилищ данных.
Разработка ETL-процессов.
Обработка данных с использованием Python и SQL.
Использование инструментов: Airflow, Docker, Spark.

Навыки для резюме

Проектирование и реализация хранилищ данных.
Разработка и оптимизация ETL-пайплайнов.
Продвинутое владение Python и SQL для обработки данных.
Опыт работы с Airflow, Docker и Spark.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Сертификат.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

Все курсы "KARPOV.COURSES"

Оцените подборку курсов

5 4 3 2 1

4.6 (20 оценок)

Смотрите также

Вернём 10% на карту

Аналитик данных + 3 курса в подарок

02 июля

6 мес.

02 июля

6 мес.

3 554 ₽/мес

рассрочка

341 162 ₽ 85 291 ₽

-74%

Основные темы программы

Изучение SQL и баз данных.
Визуализация данных с использованием Metabase.
Основы Python для анализа данных.
Работа с системами контроля версий Git/Github.

Навыки для резюме

Уверенное владение SQL и базами данных.
Навыки визуализации данных в Metabase.
Базовые знания Python для анализа данных.
Опыт работы с Git/Github.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Диплом об окончании курса.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

Лучший рейтинг

Профессия Аналитик данных + симулятор

02 июля

6 мес.

02 июля

6 мес.

от 3 958 ₽/мес

рассрочка

от 85 000 ₽

Основные темы программы

Изучение SQL и баз данных.
Визуализация данных с использованием Metabase.
Основы Python для анализа данных.
Работа с системами контроля версий Git/Github.

Навыки для резюме

Уверенное владение SQL и базами данных.
Навыки визуализации данных в Metabase.
Базовые знания Python для анализа данных.
Опыт работы с Git/Github.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Диплом об окончании курса.

Лучший рейтинг

Инженер данных с нуля

07 июля

12 мес.

07 июля

12 мес.

16 500 ₽/мес

рассрочка

210 000 ₽ 169 000 ₽

-19%

Основные темы программы

Проектирование и построение хранилищ данных.
Разработка ETL-процессов.
Обработка данных с использованием Python и SQL.
Использование инструментов: Airflow, Docker, Spark.

Навыки для резюме

Проектирование и реализация хранилищ данных.
Разработка и оптимизация ETL-пайплайнов.
Продвинутое владение Python и SQL для обработки данных.
Опыт работы с Airflow, Docker и Spark.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Диплом о профессиональной переподготовке.

Лучший рейтинг

Дата-инженер с нуля до middle

03 июля

17 мес.

03 июля

17 мес.

4 083 ₽/мес

рассрочка

245 000 ₽ 147 000 ₽

-40%

Основные темы программы

Проектирование и построение хранилищ данных.
Разработка ETL-процессов.
Обработка данных с использованием Python и SQL.
Использование инструментов: Airflow, Docker, Spark.

Навыки для резюме

Проектирование и реализация хранилищ данных.
Разработка и оптимизация ETL-пайплайнов.
Продвинутое владение Python и SQL для обработки данных.
Опыт работы с Airflow, Docker и Spark.

Прочее

Документ по завершении обучения:

Диплом о профессиональной переподготовке.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве, включая составление резюме, подготовку к собеседованиям и рекомендации компаниям-партнёрам.

Независимые отзывы о курсах по data engineering от KARPOV.COURSES

KARPOV.COURSES

5

107

Курсом остался очень доволен

Всем привет! 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. 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. 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. Выбирал между 2 - Яндекс.Практикум и Karpov/Courses. Выбрал K/C потому что : 1. Срок обучения 6 месяцев против 1.5 года у Яндекса 2. Понравилась программа обучения (темы и стек) - DWH, MPP, ETL (Airflow), Big Data, Cloud, ML, Model & Data Management 3. Не понравился у Яндекса стек 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Мои ожидания от курса полностью оправдались. Готов советовать курсы K/C своим знакомым или людям, которые хотят подучиться на DE.

Читать полностью
KARPOV.COURSES

1

107

Не стоит своих денег, сыро, слабо

Обучалась во второй половине 2023 года. Хотела именно курс DE, чтобы повысить свои текущие компетенции аналитика. Курс Карпова выбрала просто потому, что абсолютно все курсы на рынке в то время имели характеристику как "сделано плохо". К тому времени у меня уже был опыт обучения на ЯП (на аналитика), и хотелось попробовать другую платформу. Коротко о курсе: 1. Материал в виде видео-лекций и кратких конспектов того, что объясняет преподаватель. Это тупо неудобно. Сидеть и 2 часа смотреть, как кто-то что-то в консоли тыкает или просто зачитывает презу. Зачем это сделано - не понятно. Только если в качестве наращивания личного бренда спикера. Да, была парочка реально классных модулей, которые тащили за счёт спикера, но эффект уходил почти в ноль из-за следующего пункта. 2. Теория превалирует над практикой. Я бы сказала, что примерно 20/80 (из них практики всего 20). Код ваш ревьюить никто не будет. Будет после проверки чисто ответ из серии "Ответ неверный, а тут верный". 3. Поддержка очень слабая, а иногда откровенно токсичная. Иногда после пары дежурных ответов типа "попробуйте это и вот то", студентам просто переставали отвечать. Короче, по окончании курса, я вообще не поняла, что это было. Спасибо курсу, что я смогла вписать себе в резюме строчку о прохождении и повысить свои компетенции в глазах HR, которые меня собеседовали. Также смогла преодолеть психологический барьер перед профессией. Навыков я, к сожалению, практически никаких не получила. Ретроспективно, сейчас я бы предпочла выбрать курс Яндекс Практикума. Даже с учётом всех недостатков, которые о нём пишут, я думаю, что в будущем Яндекс сможет допилить из него полноценный продукт. Тот же аналитик данных, на котором я училась до этого, претерпел сильные изменения с начала моего обучения и модули постепенно меняются и переписываются. В случае с Карповым, у меня уверенности в качественном улучшении продукта нет.

Читать полностью
KARPOV.COURSES

1

107

Ужасно

Я настоятельно не рекомендую данный курс. Все его материалы были записаны примерно три года назад, и нет никакой возможности общаться или взаимодействовать с преподавателем. Они просто проверяют домашние задания, а поддержка обычно отвечает, что нужно искать ответы в поисковике. Утверждение о 84% трудоустроенных явно неверное. В группе только выкладывают вакансии, и это все, на поддержку рассчитывать не стоит. Я считаю, что этот курс не стоит своих денег. Он в целом не стоит никаких денег

Читать полностью
KARPOV.COURSES

5

107

Курсом осталась очень довольна

Я записалась на курс Data Engineering после неудачного опыта обучения в другой школе. Моё терпение лопнуло и я пошла доучиваться, а на деле переучиваться. По образованию лингвист. До того как решила вкатиться, отработала 6 лет репетитором английского. Захотелось получить навыки, которые позволили бы релоцироваться по рабочей визе, получать стабильный доход и не оказаться выкинутой с рынка труда очередным мегаобразовательным стартапом. Ещё привлекла возможность решать сложные задачи, ржавеющие мозги — явление малоприятное. Так что в учебе было больно, тяжко и сложно. До этого что-то читала по аналитике и пыталась делать мини-проекты, но опыта в IT не было вообще никакого, только базовые знания по Python и SQL. Это был путь сплошных ошибок — бурной мотивации и дофаминовых всплесков не было, на это я даже не надеялась. Очень часто отзывы пропитаны энтузиазмом с пафосными фразами типа «влюбился сразу». Это совсем не про меня — выбирала направление прагматично, настоящий интерес появился уже ближе к концу обучения, до этого полагалась на дисциплину и чёткую цель. Сейчас кайфую, так что если вы вдруг начитались нашедших себя и не испытали особого душевного подъёма от учёбы после нескольких недель — не спешите бросать, вспомните, зачем вам это надо. Курсом осталась очень довольна — было сложно, узнала много нового. Особенно зашли модули по куберу и DWH. Хотелось бы только больше развёрнутого фидбека и практических задач. Больше всего рада, что мне помогли найти работу. Только помощь не подразумевает, что за вас сделают всё — вам помогут, но откликаться надо будет самим. Я изначально понимала, что в эмиграции и без опыта мне дата-инжиниринг не светит: таковы были реалии мирового рынка на март этого года. Но за 6 месяцев активного поиска устроилась дата-аналитиком в международную компанию. А с опытом в аналитике уже можно будет перекатываться в инженеры. Так что курс рекомендую, потому что он очень насыщенный и актуальный, а помощь карьерного центра — не просто маркетинговая уловка. 

Читать полностью
KARPOV.COURSES

5

107

Курс — бомба

На момент, когда началось обучение на курсе, я уже заканчивал курс «Аналитик данных» от karpovꓸcourses и работал около трёх месяцев на должности аналитика данных в крупном офлайн-ритейле. Решил пойти на дата-инженерию, выбирал между ней и Data Science (ML), так как было интересно расти дальше. Для меня это первый опыт работы в сфере IT, моё профильное образование совершенно другое — инженер-конструктор в области машиностроения. Курс — бомба. Честно. Сейчас, уже работая инженером данных, я добрался до middle-позиции и, оглядываясь назад, могу сказать, что я безумно благодарен за курс. Всего за несколько месяцев я сумел найти работу инженером данных, увеличил зарплату в два раза (по сравнению с аналитиком) и до сих пор использую стек технологий, который был на программе. Более того, сейчас на текущей работе я даже внедряю некоторые инструменты, с которыми познакомился на курсе, отвечаю за их настройку и обучаю других ребят. Конечно, уже сейчас, спустя несколько месяцев работы, я мог бы найти какие-то «минусы», придраться к тому, что иногда не хватало более глубоких примеров и боевых задач (а ещё лучше — сквозного проекта, который научил бы студентов всей Data Lineage: от источника до потребителя). Но эта придирка была бы с моей стороны не совсем корректна, если учесть, что курс практически с нуля ведёт до Junior+. Кстати, я до сих пор обращаюсь к некоторым преподавателям за советом. Резюме: я очень доволен курсом, не жалею ни секунды о потраченных ресурсах и времени. Более того, с удовольствием бы продолжил обучение актуальным open source инструментам и технологиям, так как в нашей стране всё-таки дата-инженер — это некий мастер на все руки, и конкретно мне нужно ещё очень многое изучить и переварить. В частности, жду курса по Docker, и поглядываю в целом за новыми направлениями у karpov.courses. Всем рекомендую курс, но предупрежда:; здесь придётся пахать, читать, спрашивать, а уж когда будет Big Data и облака — ух! :) Эмоций будет море, но оно того стоит.

Читать полностью
KARPOV.COURSES

1

107

Курс не стоит своих денег

Курс состоит из возни с терминалом и настройкой сред и библиотек, так как преподносится это так, что вы же it спецы, должны уметь нагуглить. Ошибки в конспектах, не всегда актуальная информация с версиями библиотек, нереально долгая проверка домашек (заявлено около двух недель, но ждать будете от месяца). Мало практики по реальным полезным штукам (airflow, spark), много бесполезной практики работы с облаками.

Читать полностью
KARPOV.COURSES

5

107

Приятно, что вокруг курсов сформировалось комьюнити

Я работал с машинным обучением и аналитикой, делал скоринговые и рекомендательные модели. На прошлом месте работы я руководил командой, в которой были инженеры данных. И я хотел подтянуть свои компетенции. Сейчас я поменял работу из-за переезда. Компания меньше, поэтому где-то я делаю аналитику, где-то выполняю функции инженера, а где-то разрабатываю. Сначала я проходил курсы на Stepik, оттуда узнал про курс Hard ML в Karpov.Courses. К собственным конспектам Hard ML регулярно возвращаюсь, чтобы лучше решать задачи по работе. Сомнений при покупке курса по инженерии данных не было, хотя после курса Hard ML ожидания были высокие. По результатам: в целом всё то, что хотел узнать, я узнал. Теоретические видео были интересными и содержательными. Понравился блок по облачным хранилищам, сразу есть возможность развернуть что-то своё. Бывает, пересматриваю блок по ETL — знания оттуда помогают решать рабочие задачи. Немного не хватило практики. Хотелось бы больше заданий на написание кода. С точки зрения формата — хорошо, что все лекции записаны заранее. Я думаю, что это правильно — преподаватели не устают и не выдыхаются. Приятно, что вокруг курсов сформировалось комьюнити, и в чатах помогают как студенты, так и преподаватели.

Читать полностью
KARPOV.COURSES

5

107

Курс помог развернуть своё дата-решение в облаке

Я остался доволен курсом: и технологии новые освоил (причём в прикладном, а не обзорном формате), и пробелы в фундаментальном понимании закрыл. И самое главное — загорелся идеей развернуть своё дата-решение в облаке. В результате я взял сервер на DigitalOcean и сделал там своё рабочее пространство: прямо по всем рекомендациям с уроков развернул в нём кластеры, Jupyter, Superset для визуализации, Airflow для автоматизации, а также Spark и ClickHouse. Остался весьма доволен. Сейчас я перестраиваю свой пет-проект и переношу на этот сервер — с построением процессов, как разбирали на курсе. У меня, конечно, не BigData, всё куда прозаичнее и меньше, но зато теперь есть реальный опыт ;)

Читать полностью

Эксперты по data engineering

Команда tutortop

Эксперт

Skillbox	Нетология	Курс на tutortop
Eduson Academy	Яндекс Практикум	Skypro
KARPOV.COURSES	Simulative

Курсы по data engineering от KARPOV.COURSES

Deep Learning Engineer (трек NLP)

Deep Learning Engineer (трек CV)

Инженер данных с нуля

Инженер данных Middle от K/C & LEFT JOIN

Отзывы об онлайн-школах

Полезные курсы по data engineering

Популярные курсы по аналитике