Karpov.Courses - каталог школы

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.

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.

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.

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.

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.