KARPOV.COURSES

Программа охватывает основные направления: проектирование DWH, Big Data (Hadoop, Spark), автоматизация ETL (Airflow), MLflow, облачная инфраструктура, визуализация. Много практических заданий на реальных инструментах. Преподаватели объясняют доступно, отвечают на вопросы, делятся опытом. При проблемах с настройкой окружения или выполнением заданий помогают разобраться. Материал логично структурирован, от основ к более сложным темам.

Большой объем материала — нужно много времени на усвоение и практику. Иногда приходится искать дополнительную информацию и экспериментировать. Проблемы с версиями библиотек и настройкой окружений, но это помогает лучше понять экосистему. Некоторые темы можно было бы разобрать подробнее.

В начале было непросто: много новых терминов и инструментов. Первые модули по проектированию DWH показались сложными — методологии путались. Со временем стало понятнее, когда что применять. Практика с Spark, Airflow, MLflow, Hadoop, Hive, HBase, Kafka, PostgreSQL, Greenplum, Kubernetes, Tableau, DataLens, SuperSet, DVC, Deequ помогла разобраться и понять, как использовать их в реальных проектах. В итоге получил системное понимание инженерии данных, практические навыки и уверенность в решении задач. Курс подходит тем, кто готов разбираться и практиковаться. Если хотите системно освоить инженерию данных — рекомендую.

Структура курса продумана блестяще. От проектирования DWH и основ MPP СУБД до автоматизации ETL, работы с Big Data и облачными хранилищами — рассмотрены ключевые аспекты работы инженера данных. Проект «построить сквозной процесс от Data Lake на pySpark до хранилища на S3 и Greenplum, связав всё в DAG Airflow» — реальная задача, которую ждешь от качественного курса. Выполняя его, с головой погружаешься в рабочие процессы, а поддержка команды наставников не позволяет опустить руки.

Огромный плюс — собственная платформа karpov.courses. Все материалы, от записанных лекций до текстовых конспектов, структурированы и остаются с тобой навсегда. Домашние задания после каждого модуля помогают закрепить теорию, а кураторы оперативно отвечают на вопросы в чате и дают развернутую обратную связь. Эта поддержка действительно мотивирует идти до конца.

Единственный момент — интенсивность. Курс требует значительного времени (заявленные 15+ часов в неделю — вполне объективно). Новичкам без базовой подготовки в IT может быть тяжело, но для тех, кто готов погружаться, это лишь плюс.

Для новичка в аналитике, я считаю оптимально. Очень насыщенная первая часть (Python), дальше чуть легче. Мне помогло разобраться и спустя пару месяцев после окончания устроиться продуктовым аналитиком в очень крупную компанию. Если это важно, мой бэкграунд - сильный технический вуз, но не ИТ

Модуль по Airflow был слишком сжатым, на мой вкус

Курс советую всем новичкам, начинающим свой путь в аналитике и не имеющим бэкграунда в этой сфере. Мне помогло в трудоустройстве

-качество учебных материалов
-поддержка кураторов

-не выявила

Я училась на курсе startML с февраля 2025 года. Сразу хочу отметить, что хоть курс и заявлен как для начинающих, и на лендинг странице сказано, что не нужны знания вышмата, навыки программирования, чтобы успешно учиться на курсе, это не совсем так. Может и можно без этих навыков обойтись, но крайне сложно. Первый блок по основам питона, разработки, туда же входит git, airflow, sqlalchemy. Первый блок прошел отлично, были силы и мотивация, и все было понятно. В целом хочу сказать что к наполнению курса и тому, задачам, проекту у меня вопросов нет - все, что нужно доя освоения темы - предоставляется. Второй блок был по классическим ML алгоритмам, вот тут уже почувствовались пробелы в знании математики, хотя у меня и техническое образование. То есть в теории конечно можно научиться писать fit predict, не углубляясь в то, как алгоритм работает «под капотом», но на практике мне кажется это не очень затея, все равно придется углублено знать как минимум дифференциалы. Еще хочу отметить что финальный проект, чтобы его сдать, нужно набрать определенное качество по заданной метрике, что не так просто. Третий блок по основам глубинного обучения, блок ознакомительный, и вот там прям остро почувствовала себя глупой. И последний блок по статистике и а/б тестам, тоже вполне себе информативный. Сама я работаю аналитиком данных, в будущем хотела бы стать ml инженером, я думала что сразу после курса уже начну откликаться на вакансии, но пока чувствую, что нужно еще время на подготовку.

Отдельное спасибо хочу сказать куратору Юлии Рожковой, она очень теплая и отзывчивая, всегда поддерживала в трудные минуты, когда ничего не получалось, и чувствовалось, что ей не все равно!

Также эксперты в пачке всегда вовремя и довольно емко отвечали на вопросы по курсу.

В целом не пожалела что купила курс и в будущем рассматриваю купить еще симулятор DS

P.S. возможно если я еще отучусь на hardML, стану такой же накачанной как Валера Бабушкин, но это не точно… :D

Практическую направленность курса и конечно очень сильную поддержку со стороны менторов
Учебный процесс организован очень грамотно,в плане материалов и процессов. Дедлайны хоть и жесткие, но они отлично дисциплинируют и мотивируют не отставать от программы.
Подача материала - одна из сильнейших сторон курса, даже в сравнении с материалами на английском языке
Спасибо за чатику с менторами и ответам. С людьми, которых там встретил-общаемся до сих пор!

Система проверки заданий: Например, автоматическая система проверки иногда работала нестабильно. Бывало, тратишь лишнее время, пытаясь понять, в чем проблема: в твоем коде или в самом грейдере. Это немного сбивало с толку.

В конечном итоге, курс превзошел мои ожидания. Я пришел за прочной базой в ML — и я получил ее в полной мере. И пусть я пока не стал ML-инженером, знания, полученные на курсе, оказались невероятно полезными в моей текущей работе аналитиком.

Но главный мой результат — я нашел свою первую работу аналитиком прямо во время прохождения курса. Это было здорово. Я смог не только успешно пройти собеседования, но и с первых дней уверенно применять на практике то, чему нас учили, что дало мне отличный старт.

Так что я бы определенно посоветовал этот курс тем, кто готов серьезно работать и хочет получить реальные, применимые навыки. Он однозначно стоит своих денег. Впечатления остались очень положительные, поэтому ставлю твердую пятерку. Теперь в планах закрепить знания на симуляторе, так что останавливаться не собираюсь

На курсе максимально понятным языком, исчерпывающе объясняются все фундаментально важные темы для машинного обучения в целом. Самый важный блок про машинное обучение раскрыт отлично
Отдельно хочется подметить кураторов и экспертов. Кураторы отзывчивы, на курсе одного не бросят. Эксперты отвечают на все вопросы, если непонятно - объясняют еще раз, и так пока не поймешь. С их помощью темы получалось усвоить еще быстрее.

Из минусов могу выделить маленькое количество проектов, которые можно добавить в портфолио. Однако после прохождения курса ты способен сделать их сам с абсолютного нуля.

Учусь с мая 2025. Сейчас работаю программистом и на работе потребовались знания инженера-данных для повышения зп. Курс посоветовали знакомые инженеры данных. Впечатлил, конечно лекторский состав. Информацию преподносят в виде записанных лекций и соответственно со всеми вытекающими недостатками (нельзя сразу спросить, пока вопрос свежий). Задания в начале легкие, может сказался опыт работы с sql и python и по нарастающей. Само собой дают только общую информацию, без углублений - приходилось очень много гуглить и спрашивать нейронки. Кто-то ругался на поддержку, что медленно отвечала, но не могу подтвердить, мне довольно быстро отвечала и ответы - это не решение твоей проблемы, а всего лишь расшифровка ее, а дальше продолажй пользоваться интернетом. Первые 2 модуля (Проектирование DWH и ETL-процессы) сразу же пригодились на работе. Над проектами приходится немного попотеть и поматериться, но вполне решаемы)
А так по сути, саму информацию, что предоставляют, можно спокойно найти в интернете. Мне пригодилось, чтобы наметить путь, чтобы знать в какую сторону двигаться, а не рандомно изучать инструменты, поскольку на курсе используют самые популярные (Airflow, Hadoop и т.д.). Курс вряд-ли подойдет, если не знаешь python и SQL на уровне уверенного пользователя. Да и если разворачивать у себя Airflow, Hadoop на Windows, возникнут проблемы.
В среднем на просмотр лекций, решения задач уходит от 3-5 часов в день, если видео длинные.
Из недостатков: видео немного устарели, но не критично. Практики немного, хотелось бы дополнительные задания из реальных кейсов. Поддержка, как правило отвечает через минут 30. Порой сам уже находишь решение, но это уже плюс - хороший программист не тот, кто все знает, а кто умеет гуглить)
Добавив пару пэт-проектов с новыми знаниями в резюме и приходят приглашения на собесы по новой специальности. уже 2 приглашения.

Хороший курс, который дает системный подход к знаниям и практике.
На хорошем уровне дают питон, sql, визуализацию и а/б тесты.
А также, после завершения курса у тебя открываются обновленные блоки с обновленным материалом и заданиями.
После него действительно легко найти работу на начальной должности.

Слабая поддержка со стороны технической поддержки / экспертов.
Большая вероятность, что учащиеся потока не проголосуют и онлайн вебинара (после завершения модуля) с Лектором не будет.
Большинство лекций все-таки устаревшие 2022 года, но есть и обновленные кусочки.

Программа курса была полезнее универской. Все предельно ясно объясняют (иногда даже через чур), по любым вопросам можно обращаться к экспертами, которые быстро и качественно оказывают помощь. Отличная организация учебного процесса, по любым организационным вопросам можно смело обращаться к куратору. Сама программа построена сбалансировано, все можно успеть.

Не нашел

Менторы в видео-лекциях объясняют понятно и доступным языком. Для тех, кто воспринимает информацию визуально, лекции подкреплены текстовыми вариантами. Тесты и практические задания помогают закрепить пройденный материал.

Хотелось бы больше практических заданий

В целом, советую данную школу. Сейчас середина обучения и впечатления очень положительные.

Учебный процесс выстроен чётко и логично: лекции подаются как цельный, связный рассказ, поэтому материал хорошо запоминается. Задания разбиты на небольшие и практичные шаги, что помогает не перегружаться и постепенно закреплять знания. К каждой лекции прилагается удобный, структурированный конспект. Поддержка работает быстро — в чате всегда можно получить понятный ответ без долгого ожидания. Отдельное спасибо преподавателям: объясняют спокойно, последовательно, слушать приятно. Финальный проект отлично дополняет курс — он сложный ровно настолько, чтобы углубиться в тему, но при этом в нём достаточно знаний, полученных в лекциях. В целом, курс охватывает все базовые компетенции: Python, статистику, A/B-тесты, машинное и глубокое обучение. Порадовало и наличие дополнительных материалов для тех, кто хочет погрузиться глубже

Нагрузка распределена неравномерно: одну итерацию можно пройти за пару часов, а следующую — за 10–12. Это мешает планировать время, особенно если совмещаешь обучение с работой — не всегда получается попасть в дедлайны, что добавляет стресса. Ещё один момент — часть тестов после лекций оказались слишком простыми: такие задания не помогают запоминать материал. Хотелось бы чуть более продуманные или разнообразные форматы. В остальном курс оставил очень положительное впечатление.

Курс полностью оправдал мои ожидания: именно такую структуру, глубину и поддержку я и рассчитывал получить. Я бы однозначно рекомендовал его друзьям и коллегам — особенно тем, кто только начинает путь в ML: курс даёт крепкую, системную базу без перегруза. По соотношению цена/качество — всё более чем честно: программа плотная, длительная, охватывает всё необходимое, поэтому свою стоимость он определённо оправдывает. Достойных аналогов не рассматривал, но, честно говоря, и не возникло ощущения, что что-то упущено. Пока ещё не применял знания в работе или собеседованиях, но как фундамент для дальнейшего роста и проектов курс даёт очень прочную основу.

Karpov Courses мне посоветовал друг, который работает в data science. До этого я проходил обучение на фронтэнд-разработчика в другом месте, но в процессе мне разонравилось. Долго думал, чем же заняться дальше, потом узнал о таком направлении как инженерия данных, и меня это сразу заинтересовало. Забегая вперёд скажу, что это первый курс, который я прошёл до конца. Из-за хорошей подачи информации, из-за приятных лекторов, из-за ощущения, что они учат полезным актуальным навыкам, из-за удобной платформы. Ну и, конечно, из-за того, что чем дальше я учился, тем больше мне нравилось это направление. Впечатления от учёбы положительные. Буду ли обучаться здесь ещё? Очень вероятно, ведь здесь есть ещё много смежных направлений - например, продвинутый курс для дата-инженеров, которые уже работают и хотят прокачаться.

Явных недостатков не нашёл, ну разве что студенты потока между собой в процессе обучения почти не общаются. Но для меня это не особо важно, всё нужное узнавал у кураторов и экспертов курса. Цена: курс не дешёвый, но для меня это того стоило.

В целом могу порекомендовать тем, кто хочет с нуля "потрогать" это направление. Если есть уже какие-то навыки программирования (как у меня JS) - хорошо, но не прям обязательно. Что могу посоветовать будущим студентам? Стараться укладываться в дедлайны. Учиться без спешки намного приятнее.

Я пошла на этот курс как полный новичок, без технического образования. Уже давно слышала хорошие отзывы о Karpov.Courses и выбрала эту школу, потому что она кажется надёжной и сильной. Хотелось получить чёткое понимание профессии и крепкую базу, в итоге я это получила.

Курс длился у меня около шести месяцев. Я прошла его полностью и сделала финальный проект. В проекте я собрала пайплайн с использованием Spark, Airflow и Greenplum, настроила DAG и построила витрину по заданию. Это помогло мне увидеть, как всё работает в реальной задаче.

Материалы курса понравились. Видео, лекции, конспекты и задания хорошо дополняют друг друга. Преподаватели объясняют понятно. Темы и инструменты, которые даются, действительно используются в работе дата-инженеров. Самым сложным для меня оказался модуль по продвинутому Python, он получился довольно насыщенным и коротким, поэтому там особенно важно заниматься дополнительно.

Сразу скажу: просто смотреть лекции и делать задания недостаточно. Чтобы по-настоящему понять и освоить профессию, нужно дополнительно читать, практиковаться и писать код самостоятельно. Курс это только основа, хороший старт. А дальше нужно учиться дальше и углубляться самому.

Поддержка во время курса была хорошей. Все вопросы обсуждали в Пачке. Там отвечали и эксперты, и куратор, и другие студенты. Обычно отвечали быстро, даже в праздники. Иногда были небольшие технические сбои, но их старались быстро исправлять. В целом обучение было организовано удобно.

После основного курса начинается карьерный блок. Там помогают составить резюме, подготовиться к собеседованиям и дают советы. Есть отдельный карьерный чат, где часто разбирают резюме студентов. Этот чат очень активный, и в нём много полезной информации, он остаётся доступен и после окончания курса.

После курса у меня сложилось хорошее понимание, что делает дата-инженер. Я стала намного увереннее в этой теме, готовлю своё портфолио и начала готовиться к собеседованиям. Курс дал мне то, что я хотела: понимание, с чего начать, как устроена профессия и куда двигаться дальше.

Я советую этот курс всем, кто хочет освоить работу с данными и начать карьеру в этой сфере. Особенно тем, кто только начинает. Главное понимать, что это не волшебная таблетка. Нужно будет учиться, читать, разбираться и практиковаться. Но если вы готовы вкладываться, курс действительно даёт сильную базу и помогает начать путь в новую профессию.

Глубокое погружение в профессию, при этом, доступное новичку. Боялась, что будут поверхностные знания, но получила отличную базу для входа в профессию. А если читать доп. материалы, то базу можно расширить спокойно до нужного объема. Лекции понятные и без воды. Самый главный раздел по машинному обучению - топ. Эксперты в чате всегда отвечают на вопросы и дают подсказки "на подумать", что очень круто. Кураторы поддерживают, постоянно спрашивают, как идет обучение. Если быть активным, можно найти бадди, общаться с группой и проходить обучение, постоянно обмениваясь опытом с учениками. В общем, от обучения я в полном восторге, получила больше, чем ожидала.

Хотелось бы более понятный блок про статистику в плане заданий.

Хочу выразить благодарность всем создателям школы, лекторам, экспертам а также лучшим кураторам Марине и Юлии!

Курс помог структурировать знания в голове относительно проектирования систем. Вроде все изложенное в какой то степени было знакомо, однако вместе все знания собрать было довольно трудно.

Курс очень помогает расширить кругозор, понять как одни компоненты систем связаны с другими. При этом информация изложена простым языком.

Очень советую, смотрится легко, финальный проект интересный.

Лекторы - профи, кураторы всегда готовы ответить на возникшие вопросы.

- Интересный материал
- Рассматриваются методы, которых нет в других курсах
- Достаточно много практики
- Лекции предзаписаны (и достоинство и недостаток), можно смотреть в любое удобное время

- Лекции предзаписаны, поэтому нельзя задать вопросы преподавателю в ходе лекции.
- Материалы курса не обновляется. Например, нельзя без корректировки кода повторить практическое задание из урока 9 (скрапинг).
- Самый большой недостаток - грейдер, иногда выматывает все нервы, но благо есть поддержка

Курс «Инженер машинного обучения» оказался для меня очень полезным и практичным. До этого мой опыт анализа данных был ограничен Excel, а здесь я смогла глубже освоить Python, SQL и машинное обучение. Особенно понравилась работа с реальными данными и бизнес-кейсами — это помогло лучше понять, как применять знания на практике.
Формат домашних заданий позволил хорошо закрепить материал, а быстрая поддержка экспертов и кураторов делала обучение комфортным. Супер интересно было проходить модуль по нейросетям — он дал понимание принципов работы и применения моделей.
Советую сразу вести GitHub, загружая туда проекты, включая финальную работу — это полезно для портфолио. Курс помог мне дополнить бизнес-бэкграунд техническими навыками, и теперь я планирую развиваться в роли на пересечении бизнеса и данных. Определенно рекомендую!

Модуль по статистике был не очень хорошо структурирован.

В целом база курса очень достойная. Все обучение, которое касается ml, преподается хорошо. Так же хотел бы отметить блок про глубинное обучение, на мой взгляд, он хоть и занимает всего примерно месяц, за этот месяц пытается впихнуть в тебя очень неплохую базу, которую ты потом в будущем можешь продолжить самостоятельно.

Все модули, которые не касаются машинного обучения, например статистика, так же как и в случае с глубинным обучением, пытаются охватить как можно больше контента, однако из-за этого подхода часто возникает ощущение что недожали, недообъяснили, что-то недорассказали. Но это не удивительно, курс в первую очередь про машинное обучение.

Достоинства курса в том что в состав входит крутая команда из Team Lead-ов преподавателей со Сбера, Яндекса и mail.ru. Ведь командный состав преподавателей и стиль подхода обучения многое значит. Каждый преподаватель пытается передать современный тренд знания в области инженерии данных отвечающий новым вызовам. Студент получает очень большой массив знаний, где со временем можно применять к практике у себя в работе компании или в стартапе.

— начинаешь именно понимать, как работают алгоритмы, а не выполнять бездумно инструкции по обучению
— разобрано огромное количество задач, которые могут встретиться в реальной работе
— информация хорошо структурирована
— в придачу получаете не менее полезный карьерный курс, где вас научат правильно презентовать себя работодателям

- для меня оказалось маловато практических заданий. Но это поправимо при личном усердии)
- в курсе не предоставляют доступ к GPU. Это исправляется путем использования Colab, но там есть ограничения на использования ресурсов. Поэтому периодически приходилось переносить выполнение домашки на другой день

Ожидания оправдались на 8/10, ни сколько не жалею и очень рада, что решилась наконец пройти обучение в karpov. courses!
Начинала свое обучение, когда за плечами уже был 2х летний коммерческий опыт, правда в классическом ML. Несмотря на это, курс был довольно сложен, поэтому новичкам я бы советовала получить сначала базу, хотя все конечно индивидуально) Домашние задания сильно варьировались по сложности — какие-то были очень непростые, теории не хватало для их решения (в блоке База DL). Какие-то же наоборот слишком простые. Но теория, которую дают преподаватели на курсе — выше всяких похвал. Простыми словами объяснить такие сложные вещи не каждый сможет. Кроме того, на karpov.courses вы сможете найти и неплохие бесплатные курсы, без понимания которых трудно себя представить dl(ml)-инженером/аналитиком!

Спасибо создателям курса, я получила огромное удовольствие от прохождения, теперь меня не пугают умные статьи по NLP, и я могу смело развиваться дальше в данной области!

Понравилось структура курса. Достаточное количество практики, даже очень. Базовых знаний дают достаточно, нужно только закреплять. Сложные концепции пытаются объяснить доступно, понятно что из-за ограничений по времени это не всегда получается. Но в целом обучением удовлетворен.

Были сложности с финальными проектами (главным образом с тех требованиями). Хотелось бы видеть четкие критерии выполнения, а не сплошной текст, порой даже неверно разделенный на абзацы по смыслу.

Понравился отклик и поддержка кураторов. Поддержка по курсу в целом была неплохая, но иногда было уже неактуально.

Обучался на курсе START ML больше полугода. До этого у меня был опыт работы аналитиком данных. Курс проходил параллельно с работой. В целом курс понравился. Все блоки проработаны хорошо. Для меня лично это было повторением некоторых тем, так как ранее я проходил несколько курсов в этой школе. Отдельно хочу отметить работу куратора — Юлии Рожковой, которая помогала переносить дедлайны и мотивировала меня на прохождение курса. Благодаря ей я успешно завершил этот курс))). Также хотелось бы отметить поддержку, которая работала оперативно. Надеюсь, я приду к вам на еще один курс.))) Рекомендую всем)))

По моему мнению как таковых недостатков нет, если сравнивать с другими. Но есть предложения улучшить помощь с трудоустройством, а также как я писал в опросниках на курсе после каждого блока, вернуть формат который Анатолий Карпов использовал на STEPIK.ORG.

Желаю команде KARPOV.COURSES стать полноценной школой или же институтом по направлению DATA SCIENCE. Удачи в новых проектах.