Отзывы о «KARPOV.COURSES»

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

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.

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.

Для новичка в аналитике, я считаю оптимально. Очень насыщенная первая часть (Python), дальше чуть легче. Мне помогло разобраться и спустя пару месяцев после окончания устроиться продуктовым аналитиком в очень крупную компанию. Если это важно, мой бэкграунд - сильный технический вуз, но не ИТ

Модуль по Airflow был слишком сжатым, на мой вкус

Курс советую всем новичкам, начинающим свой путь в аналитике и не имеющим бэкграунда в этой сфере. Мне помогло в трудоустройстве

-качество учебных материалов
-поддержка кураторов

-не выявила

Я училась на курсе startML с февраля 2025 года. Сразу хочу отметить, что хоть курс и заявлен как для начинающих, и на лендинг странице сказано, что не нужны знания вышмата, навыки программирования, чтобы успешно учиться на курсе, это не совсем так. Может и можно без этих навыков обойтись, но крайне сложно. Первый блок по основам питона, разработки, туда же входит git, airflow, sqlalchemy. Первый блок прошел отлично, были силы и мотивация, и все было понятно. В целом хочу сказать что к наполнению курса и тому, задачам, проекту у меня вопросов нет - все, что нужно доя освоения темы - предоставляется. Второй блок был по классическим ML алгоритмам, вот тут уже почувствовались пробелы в знании математики, хотя у меня и техническое образование. То есть в теории конечно можно научиться писать fit predict, не углубляясь в то, как алгоритм работает «под капотом», но на практике мне кажется это не очень затея, все равно придется углублено знать как минимум дифференциалы. Еще хочу отметить что финальный проект, чтобы его сдать, нужно набрать определенное качество по заданной метрике, что не так просто. Третий блок по основам глубинного обучения, блок ознакомительный, и вот там прям остро почувствовала себя глупой. И последний блок по статистике и а/б тестам, тоже вполне себе информативный. Сама я работаю аналитиком данных, в будущем хотела бы стать ml инженером, я думала что сразу после курса уже начну откликаться на вакансии, но пока чувствую, что нужно еще время на подготовку.

Отдельное спасибо хочу сказать куратору Юлии Рожковой, она очень теплая и отзывчивая, всегда поддерживала в трудные минуты, когда ничего не получалось, и чувствовалось, что ей не все равно!

Также эксперты в пачке всегда вовремя и довольно емко отвечали на вопросы по курсу.

В целом не пожалела что купила курс и в будущем рассматриваю купить еще симулятор DS

P.S. возможно если я еще отучусь на hardML, стану такой же накачанной как Валера Бабушкин, но это не точно… :D

Практическую направленность курса и конечно очень сильную поддержку со стороны менторов
Учебный процесс организован очень грамотно,в плане материалов и процессов. Дедлайны хоть и жесткие, но они отлично дисциплинируют и мотивируют не отставать от программы.
Подача материала - одна из сильнейших сторон курса, даже в сравнении с материалами на английском языке
Спасибо за чатику с менторами и ответам. С людьми, которых там встретил-общаемся до сих пор!

Система проверки заданий: Например, автоматическая система проверки иногда работала нестабильно. Бывало, тратишь лишнее время, пытаясь понять, в чем проблема: в твоем коде или в самом грейдере. Это немного сбивало с толку.

В конечном итоге, курс превзошел мои ожидания. Я пришел за прочной базой в ML — и я получил ее в полной мере. И пусть я пока не стал ML-инженером, знания, полученные на курсе, оказались невероятно полезными в моей текущей работе аналитиком.

Но главный мой результат — я нашел свою первую работу аналитиком прямо во время прохождения курса. Это было здорово. Я смог не только успешно пройти собеседования, но и с первых дней уверенно применять на практике то, чему нас учили, что дало мне отличный старт.

Так что я бы определенно посоветовал этот курс тем, кто готов серьезно работать и хочет получить реальные, применимые навыки. Он однозначно стоит своих денег. Впечатления остались очень положительные, поэтому ставлю твердую пятерку. Теперь в планах закрепить знания на симуляторе, так что останавливаться не собираюсь

На курсе максимально понятным языком, исчерпывающе объясняются все фундаментально важные темы для машинного обучения в целом. Самый важный блок про машинное обучение раскрыт отлично
Отдельно хочется подметить кураторов и экспертов. Кураторы отзывчивы, на курсе одного не бросят. Эксперты отвечают на все вопросы, если непонятно - объясняют еще раз, и так пока не поймешь. С их помощью темы получалось усвоить еще быстрее.

Из минусов могу выделить маленькое количество проектов, которые можно добавить в портфолио. Однако после прохождения курса ты способен сделать их сам с абсолютного нуля.

Хороший курс, который дает системный подход к знаниям и практике.
На хорошем уровне дают питон, sql, визуализацию и а/б тесты.
А также, после завершения курса у тебя открываются обновленные блоки с обновленным материалом и заданиями.
После него действительно легко найти работу на начальной должности.

Слабая поддержка со стороны технической поддержки / экспертов.
Большая вероятность, что учащиеся потока не проголосуют и онлайн вебинара (после завершения модуля) с Лектором не будет.
Большинство лекций все-таки устаревшие 2022 года, но есть и обновленные кусочки.

Программа курса была полезнее универской. Все предельно ясно объясняют (иногда даже через чур), по любым вопросам можно обращаться к экспертами, которые быстро и качественно оказывают помощь. Отличная организация учебного процесса, по любым организационным вопросам можно смело обращаться к куратору. Сама программа построена сбалансировано, все можно успеть.

Не нашел

Менторы в видео-лекциях объясняют понятно и доступным языком. Для тех, кто воспринимает информацию визуально, лекции подкреплены текстовыми вариантами. Тесты и практические задания помогают закрепить пройденный материал.

Хотелось бы больше практических заданий

В целом, советую данную школу. Сейчас середина обучения и впечатления очень положительные.

- Вебинар с автором канала Настенька и графики
- Задания для совместного выполнения с другими студентами

- Некоторые тесты содержат логические ошибки так, что их невозможно выполнить верно (примеры на скриншотах)
- Курс не актуализирован с 2021 года. Это подтверждается как ссылками на официально признанные устаревшими разделы справки по ClickHouse. Так и самой версией ClickHouse от 2021 года.
- В тексте и видео содержаться опечатки
- Поддержка пытается оправдать ошибки в заданиях вместо их исправления

Стоимость не соответствует содержанию: получил сырой, но устаревший продукт.