Отзывы о курсах онлайн-школы Karpov Courses

Курс длится 8 месяцев, но контент открывается медленно — 1–3 короткие лекции в неделю. Лекции записаны заранее, без обратной связи, подача сухая, без примеров и кейсов. Преподаватели — руководители проектов, но не всегда умеют объяснять. Практика есть, но часто громоздкая и неэффективная. Формулировки заданий неясны, а ответы экспертов в чате формальны и иногда не по делу. Настройка облаков (Яндекс, VK) требует оплаты и регистрации с банковской картой — для нерезидентов РФ возможны проблемы. Уровень материалов — базовый, всё можно найти бесплатно в открытом доступе. ИИ (ChatGPT, Deepseek) сегодня способен дать гораздо больше: план обучения, разбор тем, помощь в любое время — бесплатно и без ограничений. Сертификат курса есть, но практической пользы мало: реальные работодатели ищут опыт, а не бумажки. Гораздо эффективнее — попасть в проект, пусть и с нуля, и учиться на практике. Итог: на 2025 год формат безнадежно устарел, не стоит денег и времени. Из плюсов — что-то поверхностно поковырял , получил сертификат. Но жаль времени.

Я оставил ранее отзыв а вы его не опубликовали, почему?

Непонятно как это выставляют за курс. Все темы идут поверхностно. После прохождения разделов вы не будете иметь понимания по теме без самостоятельного углубления. В принципе а зачем тогда покупать его? Материалы курсов старые и в основном датируются 21м годом. Проверка работ идет посредственная и с большой задержкой. Мне этот курс купил работодатель, поэтому мне он достался бесплатно, но если вы хотите это купить, не покупайте пожалуйста. Плюсы: Их нет Минусы: Старые материалы и технологии; Поверхностное объяснение материала; Мало практики; Заниматься в принципе просто, но особого плюса в знаниях у вас не будет; После курса вы выйдете человеком который ничего не понимает в профессии дата инженера;

Аналогов этого курса нет, своих денег он стоил. Скорее всего, через несколько месяцев возобновлю подписку, чтобы дорешать оставшиеся задачи. Достоинства После формулировки каждой задачи следует подробнейшее описание теоретической части, которая помогает эти задачи решить. Очень круто, что в конце многих задач предоставляется список дополнительной литературы для собственного ознакомления. Сайт курса имеет очень удобный и интуитивный вид. Техническая поддержка оперативно (в течение нескольких часов) отвечает на любые вопросы, связанные с «непонятками» студентов — приводят примеры, но напрямую не раскрывают фишки каждой задачи. Недостатки К сожалению, задачи настолько сильно декомпозированы составителями, что студенту остается только следовать инструкциям без какого-либо своего вмешательства, от чего почти все задачи симулятора имеют единственное верное (с точки зрения начисления баллов) решение. Плюс взаимодействие в дискорде для меня не очень удобное, но я почти быстро к этому привык.

В целом курс мне понравился, но как и везде есть свои плюсы и минусы. Так как я уже был знаком с Python и статистикой, блоки по разработке и АБ тестам не являлись для меня очень полезными, но это не минус школе, материал вполне достойный, для старта начинающим должно хватить. Блок по Машинному обучению вызывал только восторг. Никита Т. и этот блок — это огромный жирный плюс этого курса. Никита очень доступно объяснял каждую тему, уроки шли последовательно, из одной темы мы плавно перетекали в другую и, что мне очень понравилось, преподаватель давал мотивировку и доступно объяснял на примерах что, зачем куда и почему. После лампового и доступного идет совсем не радужный блок по DL, который мне совсем не зашел. Ждал его очень сильно, но то ли преподаватель не зацепил, то ли материал показался непроработанным, то ли сама тема довольно-таки сложная и я уже подустал. В общем, хоть и говорится, что этот блок просто обзорный, после прохождения осталось ощущение, что я ничего не выучил и ничего не понял. В целом курсу спасибо, свою задачу он выполняет. Понятное дело, что в 6-7 месячный курс невозможно засунуть все, в любом случае нужно самостоятельно искать доп. информацию, благо есть саппорт, который может помочь с вопросами. Считаю, что после курса вполне реально найти работу, если действительно у вас стоит такая цель (у меня такой цели не было). Дорогу осилит идущий…

Обучалась дистанционна впервые. Учебный материал изложен доступно, объёмно, интересные видеоматериалы. Очень удобно прохождения тестирования - сразу же получаешь оценку. Самое главное, что учиться можно в удобное для себя время, не прерывая свою трудовую деятельность. Обучение удобное, позволяет сохронять себе информацию для последующего использования в работе. Большое Спасибо организаторам, экспертам и кураторам Карпов курса????

Очень здорово, что именно наши ребята пришли к такому продукту, ведь аналогов буквально нет. Если вы человек горящий идеей трудоустройства в сфере ML, но даже понятия не имеете что вас ждет — это реально классный продукт, так как есть возможность потрогать реальные задачи с приближенной инфраструктурой, а не просто написать в своем ноутбучке логрег модель.

За последние несколько лет прошел несколько курсов, этот, к сожалению, входит в число худших. Давно наблюдал за karpov.courses и очень жаль, что мое знакомство с платформой состоялось в рамках этого курса. К сожалению, особо плюсов для себя не могу выделить, т.к после первых двух недель стало все предельно ясно и горящие глаза потухли. Итак: 1. Записи лекций абсолютно не воспринимаются на слух, это и монотонность повествования, это и путанница в окончаниях, это и монтаж лекции, когда каждые 0.01 секунды идет склейка. Хорошо, что есть конспекты, подумал я. Но, как сказал один учеников в одном из отзывов тут же — это низкое качество конспектов. Материал в разы меньше, разнится с содержанием лекции, ошибки. 2. Если говорить про сам материал, то на мой взгляд это халтура. На сайте курса говорится о middle+, senior, teamlead, как о тех, кому подойдет этот курс. Но я не предствляю инженера, который заинтересуется верхнеуровневой базой из курса и почерпнет из этого верхнеуровневого материала что-то новое. 3. Ужасная коммуникация. На конструктивную критику от учеников были следующие аргументы, цитирую «… у системного аналитика всегда есть кейсы когда нет полноты информации и тогда стоит прийти к коллегам по команде или оунеру и задать уточняющие вопросы», с последующим утверждением, что это прокачка скилов уточнения требований, а не дыра в материале. Также на задержку в ответах, задержку в проверках домашних заданий раз за разом получали ответы, цитирую: «поток студентов далеко не один и приходить в каждый тред возможности нет», аналогичные ответы на вопросы о задержках в проверках дз. Почему информация о других потоках должна быть нам известна? В какой-то момент к менеджеру курса с вопросами о возможности возврата средств за курс, тут было интересно, получил сразу ссылку на возврат и только последующую коммуникацию. Поставил бы 2 звезды из 5, но оставляю надежды, что остальные курсы созданы с более глубокой проработкой и не ставлю крест на всей платформе, потому что многие знакомые хорошо отзываются о ней.

Меня зовут Александр, сейчас мне 32. Я 8 лет проработал в продажах, точнее в продажах фармацевтической продукции и лабораторных исследованиях. Когда я задумался, что хочу попробовать свои силы в it, мне было 30 лет. Этому способствовало мое желание ближе быть к цифрам и руководительница, которая из раза в раз повторяла, что у меня аналитический склад ума. За это я ей благодарен, и вы поймете сейчас почему. Сначала я начал смотреть видео по информатике на ютубе, где узнал про Степик, но не пошел сразу туда — даже не знаю почему. Именно на нем я начал проходить курс программирования на Python, там присоединился к разным сообществам, откуда и узнал про должность аналитика и вообще про курсы. Когда я попал на Степик, все свободное время я просиживал за решением задач и получал дикое удовольствие. Спустя полгода, в ноябре 2022, я поступил на курс по Аналитике в Karpov Courses. Сначала все было просто, так как многие вещи были знакомы, но я заканчивал медицинский университет (да, я врач по образованию), и у меня не было серьезной математики с 9 класса, на занятиях по мат.стате и теории вероятности мне стало туго. И опять же спасибо сообществу, Степику и Анатолию Карпову за его курс там. Сказать, что курс прошел гладко, было бы неправдой, да и тогда в нем не было бы толку. Было сложно, а когда все закончилось, стало немного грустно. Дальше начался новый квест — устроиться на работу. Скажу сразу и не буду вас томить ожиданиями, работу я нашел не быстро. Но в этом есть и мои ошибки, и излишняя самоуверенность в том, что справлюсь сам, ведь я продажник, а значит смогу и себя представить в лучшем свете. Однако пара месяцев без собеседований спустила меня на землю, и я обратился в карьерный центр. Мой вам совет — сделайте все, что советуют ребята, тогда вы устроитесь на работу. Сейчас я успешно прошел испытательный срок, работаю в отличной компании, в которой кофе и фрукты бесплатно, дружелюбная атмосфера, кресла-мешки и много других крутых вещей (это мне казалось нереальным). И еще можно работать из дома (так не бывает, думал я). Должность — бизнес-аналитик, но успеваю помогать и системному аналитику. Огромное спасибо Анатолию, Беслану, Роме Бунину (слушал на матемаркетинге) и всем, кто составляет программу и участвует в жизни школы! Спасибо сообществу. Рекомендую школу и, кстати, SQL симулятор 100% добавит скиллов для прохождения собеседования и решения тестовых! Достоинства Курс дает много базовых знаний, уверенность и веру в то, что сменить профессию можно. Недостатки Важные темы не раскрыты, необходимо более детально изучить библиотеки и построить несколько дашбордов в табло.

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.

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

Мой уровень понимания ML вырос на порядок До курса был опыт работы 20 лет, основная специализация — оптимизация SQL-запросов для MS SQL Server. Выбрал этот курс, чтобы получить качественную базу и убрать пробелы после самостоятельного изучения ML. Курс в целом супер. Многократно превысил мои ожидания. Конечно, есть и недостатки, но ничто не совершенно в этом мире. Блок по Python изложен божественно (возможно, сам блок несложный), блок по классическому ML отличный и изложение почти такое же отличное, как в блоке по Python. Также отдельная благодарность за объём охваченной информации в блоке по DL. Блок хоть и ознакомительный, но отдельно Deep Learning можно изучать хоть год, если не больше, и ознакомительный характер тут идеален. По блоку статистики мои ожидания (завышенные) не оправдались, но тут я был уже избалован курсом Анатолия Карпова на Степике. Блок хороший, раскрыл ключевые вещи. Также в блоке по прохождению собеседований понравились уроки по алгоритмам. Из плюсов ещё хочу отметить отличную поддержку, за это отдельное огромное спасибо! Чувствовалась прямо поддержка и заинтересованность, ребята всегда давали много информации, а не просто делали свою работу «на отстань», как частенько бывает в жизни. В общем, я просто в восторге! После курса почувствовал себя, как Нео в «Матрице», когда он сказал «я знаю кунг-фу». Мой уровень понимания ML вырос на порядок.