Karpov.Courses - каталог школы
Karpov.Courses — это платформа, где учат работать с данными по‑настоящему. Здесь курсы по аналитике, ML, Python и всему, что нужно для карьеры в IT. Никакой воды — только практика на реальных задачах. Программы собраны так, чтобы ты сразу применял знания в работе, а не просто слушал теорию. Есть треки для новичков и продвинутых. Преподают практики из топовых компаний.
Аналитик данных с ИИ
Продвинутая аналитика данных
Продвинутое машинное обучение
Инженер машинного обучения
Симулятор Аналитика
Симулятор A/B-тестов
Симулятор DS: тренажёр по анализу данных и машинному обучению
Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)
Системный дизайн
Инженер данных
Симулятор SQL
Основы Python
Математика для анализа данных
Docker с нуля
Инженер данных с нуля
Системный аналитик
Аналитика больших данных
Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта
Superset: создание дашбордов для бизнеса
ИИ для анализа данных
ClickHouse: Эффективная работа с большими данными
Excel и Google Таблицы: базовый курс
RAG-боты и агенты LLM (большие языковые модели)
Нейросети для работы
Финансовая аналитика 2.0: от Excel к BI-системам
ИИ-автоматизация: проектирование и запуск агентных систем
О школе Karpov.Courses: формат обучения, помощь в трудоустройстве, отзывы
Karpov.Courses — это Data Science школа, которую запустили практики из ВК, Яндекса и Mail.ru . Не универ какой-то заскорузлый, а реальная школа где учат работать с данными . Тут преподают люди, которые сами варятся в индустрии каждый день . Фишка школы — симуляторы с настоящей инфраструктурой, на которых прокачиваешь навыки как в игре .
Как устроено обучение
Формат классический онлайн. Видеолекции + конспекты + задачки . Никаких живых вебинаров где надо ловить время — всё асинхронно, смотришь когда угодно . Уроки открываются постепенно, три штуки в неделю примерно . На домашки дают две недели, после дедлайна вываливают разборы .
- Видеолекции + конспекты + практика — стандартный набор, но конспекты реально подробные с допматериалом
- Обратная связь от экспертов — быстро отвечают в чатах, помогают разобраться
- Минипроекты — задачи максимально приближенные к реальным кейсам, не просто синтетика
- Доступ навсегда — материалы остаются после прохождения, можно возвращаться
Длительность разная — от месяца до 7 месяцев в зависимости от курса . Есть короткие симуляторы на 4-5 недель для тех кто хочет быстро . Рассрочка без первого взноса работает .
Плюсы и минусы
Что нравится
- Преподы работают в топовых компаниях — ВК, Яндекс, Mail
- Практика на реальной инфраструктуре, не на игрушечных данных
- Материал продуманный и структурированный
- Поддержка быстрая, отвечают по делу
- Разборы заданий после дедлайна — можно подсмотреть решение
- Комьюнити живое, в чатах помогают
Что напрягает
- Информации слишком много сразу — мозг закипает
- Практики хочется больше, особенно на написание кода
- Для работающих людей времени может не хватать
- План учёбы иногда не очень чёткий, путаешься
- Для тех кто уже в теме — может быть слишком базово
Популярные направления
Школа заточена под Data Science и всё что с этим связано . Аналитика, ML, инжиниринг данных — основной профиль .
- Аналитика данных — классика жанра. Курсы от базового до продвинутого Hard уровня . От 5 до 7 месяцев
- Машинное обучение — для начинающих и Deep Learning для серьёзных ребят . Можно прокачаться до уровня middle
- Инженер данных — для тех кто хочет строить дата-пайплайны . 5 месяцев обучения
- Симуляторы — короткие интенсивы по SQL, A/B тестам, Data Science . От месяца до 5 недель, быстро и по делу
Есть даже магистратура совместно с ВШЭ по аналитике больших данных — если хочешь корочку . Плюс бесплатные курсы по основам Python, SQL и математике .
Частые вопросы
Отзывы выпускников Karpov.Courses
Максим, 27 лет
ЕкатеринбургАналитик данных
Работал тестировщиком года два. Зарплата так себе была если честно… Понял что хочу копать глубже в данные, но со стороны казалось что аналитика — это для тех у кого высшая математика. У меня колледж. На Карповских начал с симулятора SQL. Там реальные задачи на живых данных были, прям вкатывался постепенно. Потом полный курс по аналитике взял. Проверки домашек быстрые, наставники отвечали по делу. Понравилось что без воды всё. Сейчас работаю джуном в e-commerce, пишу запросы каждый день и смотрю на метрики. Страшно было идти на собес, но портфолио с Карповских зашло нормально.
- Симуляторы с реальными кейсами, учишься на практике сразу
- Быстрая проверка домашек и адекватная обратная связь
- Можно собрать портфолио для резюме прямо во время обучения
- Мало живого общения с другими студентами
Анна, 31 год
МоскваStart ML
ML казалось чем-то недостижимым пока не наткнулась на курс Start ML. Там разжевали линейную регрессию так что даже я поняла. До этого пыталась учить по книжкам, но засыпала на третьей странице… Карповские дают структуру. Вот тебе теория — коротко, вот практика — делай руками. Мне зашло. Правда ближе к концу стало тяжеловато совмещать с работой, я растянула обучение месяца на четыре вместо двух. Зато сейчас могу написать простую модельку и понимаю что происходит внутри. Не скажу что стала ML-инженером сразу но база есть крепкая.
- Объясняют сложные вещи простым языком
- Много практических заданий на реальных датасетах
- Можно учиться в своём темпе
- Под конец нагрузка резко возрастает
- Хотелось бы больше видео с разборами ошибок
Дмитрий, 24 года
Санкт-ПетербургСимулятор аналитика
Симулятор — это огонь просто. Прошёл бесплатную версию за неделю, залипал по ночам. Задачи прям как из жизни компаний. Там тебе и дашборды строить и A/B тесты разбирать и метрики считать. Потом на собесе мне дали тестовое задание и я понял что уже делал такое в симуляторе раз пять минимум. Взяли джуном в стартап, работаю третий месяц. До Карповских вообще не понимал что такое аналитика на практике, думал это просто графики рисовать. Нет, это копаться в данных, искать инсайты, проверять гипотезы. Кайф короче.
- Реальные кейсы из практики компаний
- Бесплатная версия чтобы попробовать
- Прокачивает навыки которые нужны на работе прямо сейчас
- Вызывает зависимость, не мог оторваться
Ольга, 29 лет
НовосибирскОсновы Python
Питон никогда не трогала до этого. Работала маркетологом, устала от ручной работы с таблицами в экселе каждый день… Решила автоматизировать хоть что-то. Курс по основам питона у Карповских оказался самым понятным из тех что смотрела. Без занудства. Дают задачку — ты её решаешь прямо в браузере, сразу видишь результат. За месяц написала скрипт который выгружает данные из рекламных кабинетов и формирует отчёт. Начальство в шоке было. Теперь хочу дальше копать в сторону аналитики, уже записалась на следующий курс у них же.
- Подходит для нулевого уровня
- Код пишешь сразу в браузере без установок
- Реально помогает автоматизировать рутину
- Хотелось бы больше примеров для маркетологов конкретно
Игорь, 35 лет
КазаньИнженер данных
Курс по инженерии данных взял потому что хотел расти дальше аналитика. У меня уже был опыт с SQL и питоном. Тут дали Airflow, Spark, Docker… всё что нужно для настоящего пайплайна. Честно говоря ожидал что будет попроще. Нет. Там надо реально разбираться в архитектуре систем и думать головой. Несколько раз хотел забить но дотянул до конца. Сейчас на новой работе занимаюсь ETL процессами, зарплата выросла прилично. Карповские дали хорошую базу но без самостоятельного изучения документации не обойтись всё равно.
- Актуальный стек технологий
- Реальные задачи из production среды
- Помогает перейти на уровень инженера
- Сложно для новичков без базы
- Мало времени на каждую тему, приходится доучивать самому
Оставьте свой отзыв
Поделитесь опытом обучения и помогите будущим коллегам