Отзывы об онлайн школе «Karpov.Courses»

Достоинства
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.

Достоинства
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.

Недостатки
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
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!

Недостатки
Модуль по статистике был не очень хорошо структурирован.

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

Недостатки
- 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

Достоинства
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.

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

Достоинства
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.

Недостатки
Хотелось бы более понятный блок про статистику в плане заданий.

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

Достоинства
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.

Достоинства
Некоторые главы курса хороши. Я проходил две главы, из них мне понравилась только глава про MLOps. Местами там было много воды и теории, лекции достаточно длинные, но зато это позволяет разобраться в теории MLOps и подходах, если вы раньше с этим не сталкивались. Задания в тренажере интерактивные, можно не ждать проверки, а самостоятельно отправлять их и получать результат. Правда в этом и минус — вас не будет проверять живой человек. Также есть чат поддержки, куда можно задать вопросы и посмотреть вопросы других участников курса, чаты для нетворкинга и общения. Также после каждого урока есть конспекты в pdf.

Недостатки
Однако главу по рекомендательным системам не порекомендую никому. Очень много материала, каждую лекцию что-то новое, лектор пытается впихнуть как можно больше, но не углубляется в суть вообще, так что без самостоятельного поиска в интернете вы вряд ли поймете рекомендательные системы. Лектор часто оговаривается, хотя явно читает текст с экрана. Пару раз мне попалась одна и та же склейка друг за другом, просто лектор перезаписывал часть. Очень много склеек. Материал не очень последовательный, второй урок ссылается на то, что третий пройден)
С самого начала блок «рекомендательные системы» плохо структурирован, нормального введения нет, сразу какие-то истории и метрики.
Также в этом курсе ужасное качество конспекта. Картинки настолько шакальны, что с них невозможно разобрать текст. Разборы домашек есть, но код в них не запускается, и приходится фиксить его.

Достоинства
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.

Недостатки
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.

Другие впечатления
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.

Достоинства
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

Недостатки
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.

Другие впечатления
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.