Karpov.Courses
  • Год основания 2020
  • Курсов на сайте 26
  • Сайт karpov.courses

Karpov.Courses

Специализированная школа аналитики данных от команды экс-аналитиков VK, Яндекса и Mail.Ru: Data Science, ML, SQL, Python, A/B-тесты.

Karpov.Courses — российская онлайн-школа, сфокусированная на аналитике данных и Data Science. Основана в 2020 году командой опытных аналитиков — Анатолием Карповым (бывшим ведущим аналитиком ВКонтакте и Mail.Ru Group, руководителем команды аналитики в бизнес- и рекламном направлении), Бесланом Курашовым и Михаилом Серегиным. Все основатели — практики с реальным опытом в крупнейших российских IT-компаниях. Через школу уже прошли более 50 000 учеников.

Специализация школы — аналитика данных. В каталоге: аналитик данных с нуля, hard-аналитика для продвинутых, машинное обучение, SQL, Python для анализа данных, A/B-тестирование, статистика, работа с big data. Одна из сильных сторон — симулятор аналитика данных, где ученики работают с реальными бизнес-процессами: запросы к базе, анализ показателей, принятие решений на данных. Это ближе к реальной работе аналитика, чем классические видеолекции.

Что учесть перед покупкой. Karpov.Courses — нишевая школа для тех, кто идёт именно в аналитику данных или Data Science. Для программирования (бэкенд, фронтенд), дизайна, маркетинга школа не подходит. Зато в своей нише даёт одну из самых глубоких подготовок на русскоязычном рынке: обучают практики, которые реально работают с данными в крупных компаниях, не академические лекторы. Требуется серьёзная вовлечённость — 10–15 часов в неделю, без регулярных занятий программу не пройти. Зато выпускники получают реальные навыки, востребованные в индустрии: middle-аналитик данных в России получает 150 000–250 000 ₽, senior — от 300 000 ₽.

Плюсы и минусы школы

Преимущества
  • Одна из сильнейших русскоязычных школ аналитики данных
  • Основатели — экс-аналитики VK, Яндекса, Mail.Ru
  • Преподаватели — практикующие аналитики крупных компаний
  • 50 000+ выпускников за 5+ лет работы
  • Симулятор аналитика с реальными бизнес-задачами
  • Узкая специализация — глубина подготовки в нише
Недостатки
  • Только аналитика и Data Science — других направлений нет
  • Требует серьёзной вовлечённости (10–15 часов в неделю)
  • Не подходит для входа в общее программирование
  • Для полных гуманитариев без основ математики — сложно

Направления школы

Категории, по которым у школы есть курсы. Кликните, чтобы открыть каталог.

Популярные курсы школы

Промокоды школы

1 Нажмите «Получить» — код скопируется, откроется сайт школы · 2 Заполните заявку на сайте школы — это засчитывает скидку · 3 Введите код в поле при оформлении, если поля нет — назовите менеджеру
Лучшее предложение

​Скидка 5%

Скидка 5% на курсы по промокоду на все курсы (не распространяется на курс ML ENGINEERING: ИТМО AI TALENT HUB)

Частые вопросы про школу

Тем, кто идёт именно в аналитику данных, Data Science или машинное обучение. Школа одна из самых сильных в этой нише на русскоязычном рынке. Для программирования в общем смысле (веб, мобильное) или для смежных IT-профессий (QA, продакт-менеджмент) — школа не подходит, лучше смотреть специализированные альтернативы.
SkillFactory — широкая школа с фокусом на IT и Data Science, много разных специализаций. Яндекс Практикум — универсальная школа от Яндекса с качественной подготовкой. Karpov.Courses — узкая специализация именно в аналитике данных с командой из экс-аналитиков VK и Яндекса. По глубине аналитической подготовки часто даёт больше, но по объёму каталога уступает.
Базовые программы («Аналитик данных с нуля») рассчитаны на старт без опыта, но желательно иметь базовую школьную математику и готовность много учиться. Продвинутые программы (hard-аналитика, ML) требуют уже опыта работы с данными и знания Python. В описании каждого курса школа указывает уровень.
Онлайн — видеолекции, практические задания с проверкой, работа в симуляторе с реальными бизнес-задачами, SQL-запросы, Python-ноутбуки, разборы A/B-тестов. Есть живые вебинары и разборы работ. На длинных программах — дипломный проект, который можно показать на собеседовании.
Действующие аналитики данных, Data Scientists и специалисты по ML из крупных российских IT-компаний. Это практики, которые сейчас работают с реальными данными и бизнес-задачами, а не академические лекторы. Анатолий Карпов, основатель школы, — сам бывший ведущий аналитик VK и Mail.Ru.
Есть карьерное сопровождение: разборы резюме, подготовка к техническим собеседованиям, рассылки вакансий. Но главный ресурс — реальное портфолио и качество выполненных задач в симуляторе. В аналитике и Data Science устройство идёт прежде всего через технические собеседования, и программа готовит именно к ним.

Отзывы о школе

Пока нет отзывов.

Похожие школы

Другие школы в этой же нише — сравните условия

Все школы
Промокод скопирован