Курсы аналитики от Karpov.Courses

Год работы аналитиком данных дал мне хорошую основу, но курс Karpov вывел мои знания на новый уровень. За три месяца я погрузился в мир машинного обучения и освоил множество инструментов и техник.

Особенно понравилась возможность задавать вопросы и получать оперативную обратную связь от создателей курса.

Полученные знания планирую применять на практике и развиваться дальше, пройдя курс Hard ML.

По сравнению с другими курсами, которые я изучал, Karpov.Courses выделяется более практической направленностью. Особо хочу отметить тщательную проработку таких фундаментальных инструментов, как Python и SQL.

Статистический блок также оказался на высоте. Могу сказать, что материал курса позволил мне не только усвоить теоретические основы, но и получить навыки, необходимые для решения реальных аналитических задач. Конечно, всегда есть к чему стремиться, и хотелось бы видеть более глубокое погружение в такие темы, как API Python и Airflow.

Тем не менее, курс дает достаточно знаний для того, чтобы начать работать в качестве младшего аналитика данных.

Сначала хочу отметить отличную поддержку на платформе Karpov. Команда всегда на связи, помогает с вопросами, даёт советы. Здесь я купил курс по машинному обучению и ни разу не пожалел. Хотя платформа предлагает как платные, так и бесплатные варианты обучения. Я всё же выбрал платный формат.

Очень нравится активное комьюнити. При этом общение идёт не только в YouTube и ВКонтакте, но и в ТГ-группах. Там можно обмениваться знаниями, задавать вопросы и получать ответы. Подача материала доступна, понятна, есть дополнительные материалы для дальнейшего развития.

Также помогают с трудоустройством. Например, учат, как правильно откликаться на вакансии, составлять резюме и проходить собеседования.

Решил пойти на курсы, когда не смог продолжить проект по построению хранилища данных из-за недостатка знаний. Хотел углубиться в DWH, Airflow, Machine Learning, Spark и Hadoop, а также освоить визуализацию данных и расширить кругозор в области DE. Хотя я с 2012 года работаю в ИТ, всё же основное время был Full-Stack Oracle Developer.

Три года назад перешёл на позицию DE, занимался миграцией данных из Oracle в Snowflake. Но систематических знаний о построении хранилищ данных мне не хватало. Именно поэтому я решил пройти курс по Data Engineering. Про Karpov/Courses узнал из интернета и LinkedIn, выбирал между ними и Яндекс.Практикумом. Выбор пал на Karpov Courses из-за сжатых сроков обучения и интересной программы. Особенно привлекли модули по хранилищам данных, Big Data и машинному обучению. Стоимость курса была доступной благодаря скидкам. Курсы начались 18 января 2024 года, а в это же время меня предложили релокацию на Кипр или увольнение.

Выбрал увольнение, начался утомительный поиск работы одновременно с учёбой. И, что удивительно, темы курсов совпадали с вопросами на собеседованиях. Благодаря полученным знаниям, я довольно быстро нашел новую позицию Data Engineer. Обучение прошло легко первую половину курса, затем стало сложнее из-за работы. Учебные материалы предоставлялись трижды в неделю, лекции были понятными, с возможностью повторного просмотра. Курс оказался структурированным и понятным.

Небольшие сложности возникли с модулем по визуализации данных, возможно, из-за отсутствия опыта в front-end разработке. Но машинное обучение и управление данными оказались интересными. Особенно понравились модули по облачным хранилищам, MPP и реляционным СУБД, а также по проектированию хранилищ. К сожалению, не удалось полностью освоить модуль по автоматизации ETL-проектов из-за занятости на работе. Проблемы с практическими заданиями решались через дискорд-канал. Набрал 400 баллов из 480, курс оправдал мои ожидания, готов рекомендовать его знакомым.

В целом, я очень доволен результатами обучения. Курс помог мне систематизировать знания, углубиться в специфику Data Engineering и успешно сменить работу. Обучение было интенсивным, но при этом доступным для понимания.