Честно говоря, учиться здесь намного эффективнее, чем в универе. Материал подают просто и понятно - иногда даже кажется, что переусложняют, но в целом все ясно. Вопросы решают быстро, преподаватели отвечают адекватно. Куратор помогает со всеми организационными моментами, никогда не оставляет в беде. Темп обучения нормальный, всё успеваешь изучить. В целом я доволен, минусов не вижу. Программа хорошо продумана, ничего лишнего. Если хочешь чему-то научиться без головной боли - вполне норм вариант. Рекомендую, не пожалеешь.
июнь 2026
Все объясняется очень доступно, ничего лишнего - только то, что реально нужно знать про машинное обучение. Раздел по ML вообще супер подробный и интересный. И кураторы реально помогают - никого не забросят, всегда ответят. Если что непонятно, эксперты готовы повторить несколько раз, пока не въедешь в тему. Ну в целом очень доволен, не ожидал такого качества обучения. Преподаватели разбираются в деле, не просто видео скачали и выложили. Если серьезно хочешь в машинном обучении разобраться - это точно то, что надо.
июнь 2026
Курс реально помогает разобраться в теме с нуля и структурирует знания. Питон, SQL, визуализация - все на приличном уровне объясняют. Плюс по окончании получаешь доступ к новым материалам с актуальными заданиями. После прохождения реально проще найти первую работу в этой области. В целом курс полезный и по деньгам оправданный. Материал хорошо разложен по полочкам, практика есть. Не без минусов, но для начинающих - норм вариант. Если не ждать чудес от поддержки и много самостоятельности, то дойдешь до результата.
июнь 2026
Материал объясняют просто и понятно - все базовые концепции ML разобраны классно. Особенно понравился раздел про саму суть машинного обучения, там все четко расписано. Кураторы реально помогают и не бросают, если что-то непонятно - всегда поддержат. Эксперты вообще золото, отвечают на все вопросы, переспросишь раз, два, три - объяснят еще раз, пока не въедет. Благодаря им все намного быстрее усваивается. В целом я очень доволен! Курс реально стоящий, преподают толково, поддержка класс. Если хочешь освоить ML - вполне достойный вариант, не пожалеешь.
июнь 2026
Контент намного лучше, чем в университете - всё разжёвано понятно, без лишней воды. Можно в любой момент написать эксперту и получить ответ быстро. Кураторы на связи, организация вообще на уровне, всегда помогут с любыми вопросами. Программа хорошо структурирована, успеваешь всё пройти без спешки. Честно, я был приятно удивлён. Учиться было реально интересно, не скучно как обычно. Всё доступно объясняют, помощь не нужно умолять - сразу помогают. Короче, рекомендую, не пожалеешь.
май 2026
Курс реально хороший - структурировано преподносят материал. Питон, sql, графики, а/б тесты объясняют на нормальном уровне. И кстати, после прохождения получаешь доступ к дополнительным обновленным блокам с новыми заданиями. В итоге вполне реально потом устроиться на джуниор должность. В целом курс годный, если ты готов к самостоятельности. Базу точно дает нормальную, на работу потом берут. Но не ждите от них быстрой помощи и актуального контента везде - это минусы, которые я заметил.
май 2026
Честно, курс мне понравился намного больше, чем в универе учиться. Преподаватели все разжевывают до мельчайших деталей - иногда даже слишком подробно объясняют, но это лучше, чем когда не понимаешь. Если что-то непонятно, всегда можно спросить у экспертов - они отвечают быстро и по делу. Куратор в помощь по всем организационным вопросам, очень внимательный. Ну вообще, остался доволен. Программа хорошо структурирована, темп нормальный - все можно освоить без авралов. Материал распределен логично, ничего не торопит. Если честно, минусов не вижу. Рекомендую, если хотите реально чему-то научиться.
май 2026
Нормальный курс, если честно. Дает все в комплексе - и теорию, и практику одновременно. Python объясняют понятно, SQL разбирают подробно, плюс еще графики учат строить и а/б тестирование. После окончания получаешь доступ к новым материалам с актуальными заданиями. По итогам реально можно найти первую работу на junior позицию. В целом учиться стоит, если хочешь нормально войти в аналитику или дату. Материал структурирован хорошо, есть чему научиться. Да, есть проблемы с поддержкой и вебинарами, но самому материалу это не сильно вредит. Рекомендую, но лучше сразу готовься к самостоятельной работе.
май 2026
Всё объясняют супер доступно, не зависаешь на непонятных местах. Материал про машинное обучение - вообще топ, раскрыли реально хорошо все ключевые моменты. Кураторы и преподы просто огонь - всегда помогут, никого не забросят. Спросишь вопрос - ответят и объяснят столько раз, сколько надо, пока не врубишься. Вообще крутой курс, я доволен. Всё четко структурировано, материалы понятные, люди помогают. Если ты готов учиться и задавать вопросы - вот это точно твой выбор. Рекомендую без сомнений.
май 2026
Контент намного полезнее, чем в универе - все разжевано по полочкам. Преподаватели отвечают быстро и помогают разобраться. Куратор на связи всегда, если что-то непонятно с организацией. Программа хорошо распределена - спешить не нужно, все успеваешь сделать В общем, порадовала школа. Учиться кайфово, материал подается понятно, поддержка от преподавателей реально есть, а не липовая. Организация на уровне - все продумано. Не пожалел, что пошел сюда вместо каких-то других вариантов
май 2026
Курс реально структурирован хорошо, не просто так информация подана. Учишь питон, sql, графики, а/б тесты - все по делу. И вот что клево - после того как закончишь модуль, открываются свежие материалы с новыми заданиями. Потом с работой на junior-позицию особых проблем нет, если выполнять все нормально. В целом рекомендую школу, если тебе нужен системный старт в аналитику. Минусы там есть, но они не критичные. Если готов заниматься и не ждать пинка от поддержки - сойдет за деньги.
май 2026
Материал объясняют доступно и полно - все ключевые концепции машинного обучения разбирают толком. Особенно хорошо раскрыли именно ML часть, это была моя главная цель. И ещё большой плюс - кураторы и эксперты реально помогают. Они не бросают, отвечают на вопросы столько раз сколько надо, пока ты не врубишься. Благодаря их помощи материал усваивается быстрее. Очень доволен курсом! Объясняют нормально, поддержка от преподавателей на уровне, материал усваивается хорошо. Если нужно разобраться в машинном обучении - советую, не пожалеете.
май 2026
ДостоинстваОтличные задачи, очень приближенные к реальным таскам в работе. Крутые автотесты твоих решений. Я начинал проходить другие курсы еще 2 года назад, но сейчас очень крутая инфра около курсаНедостаткиПока что для себя не нашелДругие впечатленияДоступная + добавили Яндекс Сплит - удобно
март 2026
ДостоинстваЛогичная структура: от основ Python, Git, Airflow к ML-алгоритмам — удобно для новичков.Качественный контент: видео-лекции с примерами, практикой на датасетах; простые объяснения.Хорошая поддержка: быстрые ответы кураторов в чате, вебинары — всего хватает.Практическая польза: уверенность в ML, пет-проект (рекомендательная система) для резюме.Оценка 9/10, рекомендую .НедостаткиДля меня их нетДругие впечатленияЯ начал учиться на курсе "StartML: Машинное обучение для начинающих" от Karpov.Courses без какого-либо опыта в аналитике данных. До этого я знал Python только на уровне "hello world", но не больше.Моя цель была простой: получить базовые навыки в машинном обучении, чтобы перейти в data science или хотя бы применять это в будущей работе для автоматизации задач. Я хотел понять, как работают алгоритмы, и научиться строить простые модели.Ожидания оправдались на все 9 из 10. Я думал, что курс будет слишком сложным для полного новичка, и он действительно был сложноват, но структура оказалась логичной: сначала основы Python, Git и инструментов вроде Airflow, потом классические ML-алгоритмы. Конечно, без базовой математики (типа дифференциалов) иногда приходилось подтягивать знания самостоятельно, но это не помешало.Поддержка на курсе была на высоте — кураторы отвечали быстро в чате, помогали с домашками, и было много вебинаров. Мне всего хватило, хотя в пиковые моменты (типа дедлайнов) иногда ждал ответа пару часов, но это нормально.Контент понравился: лекции в видеоформате с примерами из реальной жизни, и много практики на реальных датасетах. Преподаватели объясняют просто, без лишней воды, и блоки связаны между собой — от получения данных до деплоя моделей.Общее впечатление супер: курс дал мне уверенность в ML, я даже сделал пет-проект по рекомендательной системе, который добавил в резюме. Я не совмещал учебу с работой или другой учебой, и все равно было трудно — как полный новичок, я тратил много времени на освоение.Оценка: 9/10. Готов ли я порекомендов
февраль 2026
ДостоинстваПрошел курс System ML Design. Изначально хотел научиться делать дизайн-документы, но курс дал больше — там теорию прорабатываешь на практике. Самое ценное — групповая работа над реальным проектом в сжатые сроки. Это учит не только создавать мощные дизайн-доки, но и работать в команде с разными специалистами. Навык структурирования решений стал супер-инструментом, который я сразу применил на работе. Рекомендую, если чувствуете нехватку этих знаний, и будьте готовы активно участвовать.НедостаткиЯ не прехотлив и самостоятелен, по этому не вижу никаких проблем.
декабрь 2025
Достоинства-Интересные задачи-Объемные конспекты и видеолекции, практические занятия от профи в сфере-Много полезной информации, в том числе для подготовки к собеседованиям-Кураторы оперативно отвечают на вопросы-Помогают в составлении резюме и портфолиоНедостаткиИногда может глючить платформа, но можно обратиться в техподдержку и все поправят/проверят, но чаще проходит само и в целом это не так страшноДругие впечатленияЯ довольна курсом и получила именно то, что хотела. Я стала увереннее себя чувствовать в вопросах CV и Deep Learning, получила много знаний и опыта для этой сферы.
ноябрь 2025
ДостоинстваПрограмма охватывает основные направления: проектирование DWH, Big Data (Hadoop, Spark), автоматизация ETL (Airflow), MLflow, облачная инфраструктура, визуализация. Много практических заданий на реальных инструментах. Преподаватели объясняют доступно, отвечают на вопросы, делятся опытом. При проблемах с настройкой окружения или выполнением заданий помогают разобраться. Материал логично структурирован, от основ к более сложным темам.НедостаткиБольшой объем материала — нужно много времени на усвоение и практику. Иногда приходится искать дополнительную информацию и экспериментировать. Проблемы с версиями библиотек и настройкой окружений, но это помогает лучше понять экосистему. Некоторые темы можно было бы разобрать подробнее.Другие впечатленияВ начале было непросто: много новых терминов и инструментов. Первые модули по проектированию DWH показались сложными — методологии путались. Со временем стало понятнее, когда что применять. Практика с Spark, Airflow, MLflow, Hadoop, Hive, HBase, Kafka, PostgreSQL, Greenplum, Kubernetes, Tableau, DataLens, SuperSet, DVC, Deequ помогла разобраться и понять, как использовать их в реальных проектах. В итоге получил системное понимание инженерии данных, практические навыки и уверенность в решении задач. Курс подходит тем, кто готов разбираться и практиковаться. Если хотите системно освоить инженерию данных — рекомендую.
ноябрь 2025
ДостоинстваСтруктура курса продумана блестяще. От проектирования DWH и основ MPP СУБД до автоматизации ETL, работы с Big Data и облачными хранилищами — рассмотрены ключевые аспекты работы инженера данных. Проект «построить сквозной процесс от Data Lake на pySpark до хранилища на S3 и Greenplum, связав всё в DAG Airflow» — реальная задача, которую ждешь от качественного курса. Выполняя его, с головой погружаешься в рабочие процессы, а поддержка команды наставников не позволяет опустить руки.НедостаткиОгромный плюс — собственная платформа karpov.courses. Все материалы, от записанных лекций до текстовых конспектов, структурированы и остаются с тобой навсегда. Домашние задания после каждого модуля помогают закрепить теорию, а кураторы оперативно отвечают на вопросы в чате и дают развернутую обратную связь. Эта поддержка действительно мотивирует идти до конца.Другие впечатленияЕдинственный момент — интенсивность. Курс требует значительного времени (заявленные 15+ часов в неделю — вполне объективно). Новичкам без базовой подготовки в IT может быть тяжело, но для тех, кто готов погружаться, это лишь плюс.
октябрь 2025
Достоинства- Вебинар с автором канала Настенька и графики- Задания для совместного выполнения с другими студентамиНедостатки- 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 исправленияДругие впечатленияСтоимость не соответствует содержанию: получил сырой, но устаревший продукт.
октябрь 2025
ДостоинстваДля 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 ИТНедостаткиМодуль по Airflow был слишком сжатым, на мой вкусДругие впечатленияКурс советую всем новичкам, начинающим свой путь в аналитике и не имеющим бэкграунда в этой сфере. Мне помогло в трудоустройстве
сентябрь 2025
Достоинства-качество учебных материалов-поддержка кураторовНедостатки-не выявилаДругие впечатленияЯ 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 DSP.S. возможно если я еще отучусь на hardML, стану тако
сентябрь 2025
ДостоинстваПрактическую направленность курса и конечно очень сильную поддержку со стороны менторовУчебный 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 языкеСпасибо за чатику с менторами и ответам. С людьми, которых там встретил-общаемся до сих пор!НедостаткиСистема 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.Другие впечатленияВ 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
сентябрь 2025
ДостоинстваНа курсе максимально понятным языком, исчерпывающе объясняются все фундаментально важные темы для машинного обучения в целом. Самый важный блок про машинное обучение раскрыт отличноОтдельно 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.НедостаткиИз минусов могу выделить маленькое количество проектов, которые можно добавить в портфолио. Однако после прохождения курса ты способен сделать их сам с абсолютного нуля.
сентябрь 2025
Учусь с мая 2025. Сейчас работаю программистом и на работе потребовались знания инженера-данных для повышения зп. Курс посоветовали знакомые инженеры данных. Впечатлил, конечно лекторский состав. Информацию преподносят в виде записанных лекций и соответственно со всеми вытекающими недостатками (нельзя сразу спросить, пока вопрос свежий). Задания в начале легкие, может сказался опыт работы с sql и python и по нарастающей. Само собой дают только общую информацию, без углублений - приходилось очень много гуглить и спрашивать нейронки. Кто-то ругался на поддержку, что медленно отвечала, но не могу подтвердить, мне довольно быстро отвечала и ответы - это не решение твоей проблемы, а всего лишь расшифровка ее, а дальше продолажй пользоваться интернетом. Первые 2 модуля (Проектирование DWH и ETL-процессы) сразу же пригодились на работе. Над проектами приходится немного попотеть и поматериться, но вполне решаемы)А так по сути, саму информацию, что предоставляют, можно спокойно найти в интернете. Мне пригодилось, чтобы наметить путь, чтобы знать в какую сторону двигаться, а не рандомно изучать инструменты, поскольку на курсе используют самые популярные (Airflow, Hadoop и т.д.). Курс вряд-ли подойдет, если не знаешь python и SQL на уровне уверенного пользователя. Да и если разворачивать у себя Airflow, Hadoop на Windows, возникнут проблемы.В среднем на просмотр лекций, решения задач уходит от 3-5 часов в день, если видео длинные.Из недостатков: видео немного устарели, но не критично. Практики немного, хотелось бы дополнительные задания из реальных кейсов. Поддержка, как правило отвечает через минут 30. Порой сам уже находишь решение, но это уже плюс - хороший программист не тот, кто все знает, а кто умеет гуглить)Добавив пару пэт-проектов с новыми знаниями в резюме и приходят приглашения на собесы по новой специальности. уже 2 приглашения.
август 2025
