Отзывы о Karpov.Courses

Плюсы: Главный плюс — курс учит не просто шаблонно писать дизайн-доки, а мыслить системно. Здесь минимум сухой теории и максимум прикладных задач. Отдельно отмечу отличную групповую работу: вы…

Плюсы: Курс сделан по-взрослому, с заделом на то, что его выпускники пойдут в реальные компании с реальными требованиями. Т.е. это не ситуация, что "мне понравилось потому, что было легко", а было…

Плюсы: Плюсы: - отличные преподаватели, - курсы по теоретической части понятно построены и структурированы, - хорошая поддержка со стороны экспертов, правда чаще читал и находил решение в предыдущих…

Плюсы: Курс длился 2 недели, быстро, про главное, для меня было удобно, хорошая поддержка, ответы на интересующие вопросы. Появилось много идей, используя ИИ и RAG, ответили на вопросы по…

Плюсы: Разобраны до косточек широкий объем тем, начиная от сугубо рутинных, типа парсинга сайтов, то обучения моделек и использования возможностей больших языковых моделей (AI). Задачи разделены на…

Плюсы: Объем материала, преподаватели, кураторы и задания Минусы: Финальный проект, который сильно устарел и поддержка, в которую через какое то время пропало желание обращаться, потому что отвечают…

Плюсы: Курс отлично структурирован — от теории к практике без скачков. Много реальных примеров из ML, особенно понравилось разбираться со статистикой «вживую» через код в Colab. Школа поддерживает…

Плюсы: 1. Максимальная приземленность к реальному бизнесу: задачи, которые выглядят как реальные проекты, на реальной работе. 2. Большой выбор задач: от SQL-запросов до систем на базе AI-RAG. 3…

Плюсы: Очень понравилась поддержка курса, помогающая с вопросами по задачам. Очень хорошее и понятное наполнение лекций и интересные задания. По затраченному времени на курс тоже все выглядит очень…

Плюсы: Отличные задачи, очень приближенные к реальным таскам в работе. Крутые автотесты твоих решений. Я начинал проходить другие курсы еще 2 года назад, но сейчас очень крутая инфра около курса…

Плюсы: Логичная структура: от основ Python, Git, Airflow к ML-алгоритмам — удобно для новичков. Качественный контент: видео-лекции с примерами, практикой на датасетах; простые объяснения. Хорошая…

Изначально я хотел получить знания в области машинного обучения. После февральских событий пришёл к выводу, что и профессию пора бы сменить на соответствующую. Первые два блока очень понравились…

Плюсы: Прошел курс System ML Design. Изначально хотел научиться делать дизайн-документы, но курс дал больше — там теорию прорабатываешь на практике. Самое ценное — групповая работа над реальным…

Плюсы: даже не знаю, что здесь отметить Минусы: Абсолютно неподготовленная платформа для изучения.Нет банального вывода консоли с ошибкой, максимум типизированный ответ"В функции ошибка".Какая…

Курс повлиял на мою карьеру — в июле я стала откликаться на вакансии и в августе нашла работу Junior Data Scientist в QIWI, чему очень рада! Было два этапа собеседования, и вот — теперь работаю на…

Плюсы: -Интересные задачи -Объемные конспекты и видеолекции, практические занятия от профи в сфере -Много полезной информации, в том числе для подготовки к собеседованиям -Кураторы оперативно…

Плюсы: Программа охватывает основные направления: проектирование DWH, Big Data (Hadoop, Spark), автоматизация ETL (Airflow), MLflow, облачная инфраструктура, визуализация. Много практических заданий…

Плюсы: 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…

Плюсы: - Вебинар с автором канала Настенька и графики - Задания для совместного выполнения с другими студентами Минусы: - Некоторые тесты содержат логические ошибки так, что их невозможно выполнить…