Отзывы
о наших курсах

До курса я уже был знаком с IT и статистикой, но весьма поверхностно и без понимания, как и где применить знания. Такое изучение области может и полезно для общего кругозора, но крайне непрактично. Моей целью перед курсом было войти в IT, получить актуальные знания, сделать проекты и представить картину целиком (чем же должен заниматься аналитик). Все это курс мне дал.

Что мне больше всего понравилось на курсе, так это структурированное и последовательное погружение в анализ данных. Каждый следующий блок связан с предыдущим (пример: после Python вы изучаете статистику уже не просто на словах, а применяя программирование, что помогает наглядно отобразить то, что было в теории).

После прохождения курса помощь не заканчивается. HR курсов помогает максимально структурированно подойти в поиску работы. Получается своего рода еще один блок курса с куратором Оксаной Васильевой (огромная благодарность за помощь и поддержку на финальной прямой) и множеством собеседований и тестовых заданий. Таким образом, от непонимания до устройства на работу один karpov. courses)

Очень продуманные структура подачи и качество материала, ориентированные прежде всего на реальные задачи аналитика. После каждого задания есть его разбор. Если что-то непонятно или есть вопросы, то тех поддержка всегда подробно отвечает и помогает. Есть обратная связь по некоторым проектам.

Я изначально пришла на курс «Аналитик данных» с целью смены профессии. У меня были довольно высокие мотивация и интерес, а также доверие к качеству материала. На курсе есть модуль помощи в поиске работы, которым я и воспользовалась. Оксана Васильева помогла мне скорректировать резюме, чтобы оно выглядело более презентабельным, подсказывала, как лучше поступить в непонятных ситуациях, помогала с поиском вакансий. В результате через месяц активного поиска работы, прохождения собеседований, переживаний и волнений, я получила оффер.

Хочу отметить, что мне пригодились не только полученные знания, но и итоговый проект курса, ссылку на который я разместила в резюме. Также очень помог совет Анатолия при поиске работы — узнать и понять предметную область, задачи и проблемы бизнеса, куда ты хочешь пойти работать.

Для меня важными оказались следующие моменты:

1. Продолжительность.
Курс относительно короткий. В основном образовательные организации предоставляют курсы подготовки с нуля, рассчитанные на год и больше. В Практикуме курсы относительно короткие, но у меня с ними уже был опыт (не совсем положительный), поэтому они не подходили. А короткий курс для меня важен, т.к. я в ситуации, когда уметь делать (хотя бы базово) все то, что есть в курсе, нужно уже сейчас.

2. Команда курса.
Я слышала про Анатолия, натыкалась на его выступления на Матемаркетинге и начинала проходить курсы по статистике (сейчас как раз закончила). Ну и для меня кажется гарантом качества, когда образовательные курсы делают люди из индустрии. И в составе спикеров-преподавателей таких много. Это, конечно, не новость, что люди из индустрии ведут курсы. Но суть в том, что обычно «звездные преподаватели» участвуют только в написании материалов курса. А здесь сразу сам Анатолий сидит и вещает про Питон.

3. Новизна курса.
Курсу нет и года, трафик, наверное, пока еще не такой большой, поэтому сейчас создалась такая ситуация, когда на вопросы в чатике зачастую отвечают Анатолий или Беслан. И это очень ценно! На других образовательных площадках на это можно натолкнуться, но подобное — скорее исключение. В основном же все общение идет через ревьюеров, наставников и т. д. Здесь же создается ощущение если не менторства крутыми людьми, то как минимум их активного участия. Повторюсь, знаю сторонние курсы, где подобное практикуется по инициативе самих преподавателей, но это исключения.

4. Курс в записи.
В мою жизнь вебинары не вписываются вообще никогда, ни одного, наверное, я не посмотрела вживую. А вебинары в записи — это та еще шляпа. Поэтому мне очень удобен формат коротких нарезок из видео. Я смотрю их, когда получится: на обеде, ближе к концу рабочего дня, если успеваю разгрести бэклог и т. д. И мне в этом смысле комплиментарен Степик (у него, конечно, тоже есть косяки: почему, например, левую полосу скролла во время просмотра урока нельзя автоматически пролистывать до курса, который я сейчас смотрю), но в целом он удобен, понятен, показывает прогресс.

5. Структура курса.
У меня подход к обучению «по потребностям». Поэтому, например, по календарю я пропустила почти весь блок SQL — на работе он мне в тот момент был не нужен, зато я более глубоко копала Питон, потому что мне нужно было достаточно быстро научиться парсить данные. Сейчас я вернулась к блоку SQL. Да, я там теряю какие-то баллы за то, что все сдаю не вовремя. Но в остальном я не чувствую, что материал ушел от меня безвозвратно. И я почти уверена, что еще не раз пересмотрю отдельные куски курса, когда у меня появится реальная рабочая потребность в этом. Поэтому здесь для меня кайфово, что: 1 — курс останется со мной навсегда, 2 — нет «блокирующих» заданий (это когда тебе не открывают следующий блок, пока не прошел предыдущий), 3 — есть не только видео, но и текстовый формат, чтобы быстро найти ответ на какой-то вопрос. При этом хорошо, что курс собрал основные инструменты — всегда можно вернуться к содержанию и понять, в какую сторону теперь стоит копать.

6. Рекомендации.
Я пришла по рекомендации знакомого, которому тоже порекомендовали :) В общем, это боль маркетинга — сложно замерить реальное количество людей, пришедших по рекомендации (без опросов), но в данном случае, могу предположить, что таких немало. А рекомендации реальных знакомых в случае выбора не самого дешевого обучения — это очень важно. У всех курсов примерно одинаковые сейлзпоинты, шаблонные истории успеха, обязательно гибкая ценовая политика и т. д. Никак не проверить на старте, что преподаватели вещают о практических вещах, их будет интересно слушать, через месяц не наступит желание все бросить и забыть, что в принципе не отобьет желание развиваться дальше в выбранной отрасли. На отзывы в данном случае вполне можно опираться. Вот так опиралась и я :)

Одновременно с самыми первыми блоками по Питону я внедряла этот инструмент в свою рабочую рутину, что очень и очень повысило качество моих проектов. В настоящий момент времени я нахожусь в поиске работы и уже отметила, что для многих работодателей (из тех, с кем я общалась) этот курс является гарантом достаточно высокого уровня знаний соискателя.

Шло лето 21 года, я только окончил первый курс вуза, сдал (или списал) сессию и понял, что я преисполнился в познании списывания. На 1 курсе в вузе для сдачи зачёта нас обязали пройти курс по программированию на питоне на платформе Stepik, это меня заинтересовало. Постепенно я начал интересоваться сферой данных, осматриваться на то, какие есть специальности и о чем они. Естественно, после полугода путешествий на степике, я знал, кто такой Анатолий Карпов. В мае я написал ему в личку с вопросом о том, стоит ли мне приобретать курс, если я только на 1 курсе вуза, Толя ответил, что стоит, если я хочу пораньше начать свою профессиональную карьеру. Спойлер: он не обманул. В июле я купил специализации по аналитике и начал погружаться в увлекательный мир данных. Не сказать, что все давалось слишком просто, ведь я не сын маминой подруги, не учился в мгу, не щелкаю олимпиадные задачи и т. д.
Однако серьёзных трудностей не возникало только потому, что мне очень нравилась учеба на курсе, я мог часами сидеть и разбираться, в какой строчке я напортачил. За 2 месяца до конца обучения я потихоньку начал рассылать резюме, но в ответ, как правило, тишина. А когда я всё-таки попадал на технические собеседования, то очень сильно проваливался, меня позорили и обливали грязью (но это не точно). Именно период начала похода по собесам могу назвать периодом своего «расцвета», так как только после серьёзных унижений на интервью, я начинал погружаться в те темы, где в моих знаниях были пропуски. В целом, я был готов к тому, что найду работу через месяцев 6, но через пару дней после сдачи финального проекта я перевёлся на заочное отделение (== избавился от фиктивной учебы) и мне выслали оффер из компании KazanExpress, куда я и целился). Команда Karpov Courses — легенды!

Внимательно читайте описание курса — это действительно ИНТЕНСИВНОЕ обучение. Мне понравилось, что курс хорошо систематизирован, очень много практики и максимально доступно объясняется теория. В процессе курса не раз замечал, что его постоянно дорабатывают, обновляют и в целом заботятся о своём продукте. Также хочу отметить всех кураторов и выразить им благодарность, особенно Александру Манаенкову! Я больше всех его мучил вопросами по статистике, но всегда получал максимально развёрнутые и грамотно составленные ответы.

Так получилось, что в компании, куда я попал, используются те же инструменты, что я изучал на курсе. Ну и важно отметить, что со всем из того, что преподавали на курсе, кроме питона, я сталкивался впервые. Поэтому могу с уверенностью сказать, что этот курс напрямую повлиял на мою карьеру.

Когда возникло желание переквалифицироваться, решила что лучшим способом будет поучиться не у теоретиков дела, а у тех, кто уже непосредственно имеет практический опыт. Признаться, для меня было открытием, что вообще существует профессия, которая отвечает несколько лет назад полученному и уже подзабытому образованию и совмещает в себе программирование, работу с базами данных, статистику и здравый смысл.

Ранее я прошла несколько бесплатных курсов на Stepik, и один из них был по основам статистики. Преподаватели, которые так понятно, терпеливо и подробно объясняют материал, встречаются не часто. В моей жизни были и хорошие, и плохие преподаватели и разница между ними колоссальна. Так что мой выбор без колебаний пал на курс от Karpov. Courses «Аналитик данных».

Самое сложное на курсе было удержать темп на первом блоке курса по Python. Без предварительного знакомства с программированием будет тяжело, но не невозможно. Материала и заданий много, но это даже плюс, т.к. очень быстро прокачивается необходимый навык. Все блоки курса довольно подробны, хорошо структурированы и последовательны. Практические задания всегда заставляли задуматься и способствовали пониманию материала. Ни разу не возникло знакомого еще со студенчества ощущения, которое можно описать словами: «Вот мы складываем два плюс два и получаем четыре, а домашнее задание — синтезируйте плазму».

На курсе я смогла восстановить и значимо дополнить необходимые знания и навыки для смены профессии. Полностью буду счастлива, когда найду работу. Не исключаю, что ещё раз пройду обучение на Karpov. Courses, но уже по другой программе. Большое спасибо команде! Желаю успехов в расширении программ обучения.

Сверх всяких ожиданий, курс оказался на редкость гармонично «скроен». Когда учился, порой испытывал даже чисто эстетическое наслаждение от скрытых взаимосвязей и вариантов подачи информации (сам выходец из академической среды и есть с чем сравнивать). Создатели курса — безусловно молодцы и большие умницы.

Несколько хороших, я надеюсь:), советов для тех, кто собирается записаться на этот курс:

1. Если вы далеки от сферы IT или достаточно долгое время были «вне игры», рекомендую пройти на Stepik курс «Статистика-1 ч.» (ведет Анатолий Карпов) и курс «Программирование на Python». Это «разгонит» ваш мозг и позволит смягчить стресс в условиях дефицита времени при прохождении курса.
2. Конспектируйте. Несмотря на то, что после прохождения курса все материалы лекций останутся с вами — все равно конспектируйте. Выделите в общей тетради по 1 листу на урок, записывайте название урока, название подразделов (разбивка видео по частям), вкратце отмечайте фичи, которые приметили. Это поможет не потеряться в огромном потоке информации и найти потом, после окончания курса, необходимую инфу.
3. Не бойтесь спрашивать.
4. Соблюдайте этикет. Все мы люди. Keep calm and carry on.
5. «Дорогу осилит идущий».

Желаю успехов всем будущим студентам Курса.
Жму руку всей Команде.

Очень понравился упор на практику, который удачно вписали в структуру курса, практически не потеряв важных фундаментальных вещей, а там где что-то вдруг потерялось — всегда подскажут, где об этом можно узнать. Качество подачи материала великолепное, лекторов слушать интересно. Опять же много разных практических советов, которые, надеюсь, отложились в голове и пригодятся в дальнейшем. Отдельное спасибо за множество инструментов, с которыми удалось познакомиться, а также за работу службы поддержки.

Разумеется, как и везде, можно найти какие-то небольшие недочеты, но во-первых, это наверняка очень субъективно, а во-вторых, на общее впечатление никак не влияет — готов всем советовать ваш курс, ваш Telegram чат, ваш канал на YouTube (очень интересно смотреть, ведь я теперь понимаю, о чем там речь). С удовольствием пройду еще какой-нибудь ваш курс, когда будет возможность.

Всей команде курса огромное спасибо!

Курс оказался реально очень интересным и насыщенным. Формат интенсива, как мне кажется, себя оправдывает, хотя и заставляет тратить достаточно много времени на освоение курса. Несколько спасло предварительное изучение курсов на Степике по статистике (как и у многих, они стали проводником в мир анализа данных) и базовым основам Python. Без них ушло бы намного больше времени на данные разделы курса.

Очень неплохой раздел SQL — в том числе возможность попробовать не только ClickHouse, но и PostgreSQL.

Очень полезный раздел визуализации — первоначальные навыки использования Tableau очень помогли в дальнейшем.

Зимой я изучал теорию вероятностей на Степике, а затем обнаружил, что у Анатолия, помимо курсов по основам статистики, есть еще и курс по введению в Data Science и машинное обучение.

После прохождения этого курса в финальных степах появилось уведомление, что Karpov Courses готовит аналитиков данных. Так я решил оплатить курс и начать обучение. Зная, насколько круто и доходчиво Анатолий объясняет сложные вещи, я не сомневался в качестве самого курса и в итоге оказался прав.

Очень понравились блоки по питону, статистике, гиту, sql и продуктовой аналитике. Хотелось бы отметить, что задачи максимально похожи на реальные, с которыми сталкиваются аналитики. Хорошо сбалансированный курс с отличной поддержкой.

Понадобилась небольшая шлифовка хард скиллов на интервью, но после примерно 3 интервью уже не было никаких сложностей. Жду курс по «Продвинутой аналитике», чтобы продолжить учиться.

На курс я записался в первую очередь для того, чтобы в дальнейшем сменить сферу деятельности (к счастью, все получилось и теперь я работаю продуктовым аналитиком в Контуре). Привлекла продолжительность и то, что одним из основных авторов курса является Анатолий (до этого проходил его курсы по статистике на Степике и слушал лекцию по ML, которую он проводил на старой работе как приглашенный спикер).

Что же касается самой программы, то модули по Python, SQL и визуализации были прекрасны как с точки зрения теории, так и практики (отдельное спасибо Роману за разборы дашбордов). Модули по статистике и a/b тестам, как мне показалось, были хорошо сделаны с точки зрения теории, но практики там было совсем мало (хотя, наверное, спорный вопрос, учитывая что вся программа рассчитана всего на 5 месяцев). Понравилось, что в курсе также постарались рассказать про все ходовые в работе аналитика технологии (Git, Redash, Airflow). Варианты финального проекта показались достаточно легкими, поэтому для лучшего закрепления скиллов, наверное, стоит придумать и решить свою собственную проблему.

По ощущениям, программа курса и правда создана именно для новичков, чтобы познакомить с основными инструментами и технологиями и дать необходимый стек скиллов для выполнения тестовых.

Я проходила курс «Аналитик данных» с первым потоком. Хочу сказать большое спасибо всей команде курса. Преподаватели и команда всегда на связи, я мучила их вопросами и уточнениями, и всегда можно было ожидать доброжелательный и содержательный ответ. Уже в середине курса один из преподавателей пригласил меня работать аналитиком, с тех пор я год проработала младшим аналитиком и недавно перешла на должность дата инженера (очень пригодился модуль по Airflow с курса).

Собираюсь пойти на первый поток курса «Дата-инженер» у Анатолия, чтобы подтянуть технические знания — уверена, что качество курса будет отличным.

Хочу предупредить, что курс достаточно нагруженный — у меня уходило на обучение по три-четыре часа в день (правда, я гуглила дополнительные материалы, чтобы во всем разобраться). Проходить курс в расслабленном режиме по вечерам вряд ли получится. Наибольшую отдачу можно получить, вкладывая в обучение время и силы, но оно того стоит :)