Machine Learning для начинающих от KARPOV.COURSES

Учебные материалы не самые плохие, многое объясняют. Знания дают полезные и реально применимые. Дополнительная литература хорошая, радует её наличие. Сайт удобный и всё загружается быстро. Это не так часто встречается у онлайн-школ. Дизайн крутой, приятно смотреть. 

Обучался на курсе симулятора аналитика. Начал сомневаться в выборе ещё на первых порах, на вводном занятии с Анатолием. На вопрос сколько стоит заниматься ответил уклончиво, что у всех всё по-разному. Так-то он прав, но можно было и больше по делу. Бог с ним, ладно. Плюсы здесь есть, но они погребены под минусами. Я не знаю, кто продумывал структуру но он явно справился не лучшим образом. Две недели длится обучение и одна из них уходит на знакомство с платформой и ходом учёбы. Половина уже в никуда. Потом немного повыкладывали теорию и на этом дело ограничилось. Дальше только видеоразборы выполненных заданий с указанием на ошибки. Странно сбалансированы темы, про метрики и дашборды рассказывают чересчур много. Важнее автоматизацию и airflow засветить, эти вещи сложнее и надо подробнее разъяснять, но нет.

Инфраструктура не работает. Что имею в виду. В начале обещали прислать логин и пароль для использования инструментов. До сих пор не пришло, надо было заходить с данными от karpov.courses. Но это ещё ничего, куда хуже постоянные ошибки и вылеты. Они мне уже порядком надоели. Многие важные задания нормально не сделал и не сдал из-за них. Всегда обидно, когда не по твоей вине это происходит. Я дополнительное время вливал в том, чтобы копаться в настройках этого личного кабинета и искать ошибки за них. Многими средствами просто не пользовался, потому что нельзя было, обходился другими.

В такие моменты особенно важна поддержка, но на неё поскупились.  Большинство учатся по выходным, поэтому вопросы оставляют в те же дни. Понятно что на них надо делать приоритет. Но нет, ответов вы дождётесь только в понедельник и то вечером. А может даже позже. Есть ещё вероятность что ваш запрос просто потонет в потоке других. Даже если тебе не игнорят иногда пишут галимую отписку из очевидных фактов, вроде выйди и зайди. И это платформа для обучения it. 

Оценки часто завышают. Понятно, что много копятся чужих работ. Сеньоры обрабатывают кучу непутёвых потуг джунов. Поэтому часто мы получаем хороший балл вообще ни за что. Я скопировал однажды лекционные материалы, приправил отсебятиной и рандомом из интернета, нарушил ТЗ и в итоге получил 10 по десятибалльной шкале. Комментарии тоже друг другу рознь. Бывают нормальные, но иногда пишут два слова по которым ничего не ясно. Две недели твои результаты смотрят. 

Достоинств тут хватает, но при них всех обучаться тут невозможно. Да тут даже материалы можно самому достать если знать где искать. Совершенно бесплатно между прочим! Да, я не лучший ученик с не самым большим опытом. Из-за жизненных обстоятельств четыре дня не мог уделять время всему этому делу, особенно это сказалось на сложных темах вроде ETL. Но плохо, что я вообще ничего не получил. Половину стоимости имею право требовать, но чувствую не вернут.

Я изначально работал в сфере менеджмента, в этой области был неплохой опыт. Знал некоторые вещи о ML и DE, но далеко не все. Сложно было конкурировать с людьми, которые в этом плане понимали намного больше меня. Сейчас появилась куча позиций DS Manager. Они привлекают большой задейственностью софт скиллов. Надо еще уметь управлять командами, решать важные задачи, владеть достаточно большим инструментарием, быть с ним на ты. Я вообще неплохо двигаю проекты, по моему скромному мнению, и это в итоге стало решающим фактором. Я сначала боялся уходить из инженерии, мне там был интерес и ресерч и сам процесс. Но в итоге остановился на Data Science, не пожалел, проходил хорошо собеседования в компании в США. Уже скоро на работу выхожу. Интервью состояло обычно из базового и продвинутого ML, не считая этапа работы с кодом. Важно умение не только предложить решение, но и объяснить его максимально доступно. Если задают вопросы, надо отвечать простым языком даже, а не специализированным. Вы и так уже должны этим владеть, поэтому данная стадия особых сложностей не представляет. Разве что подкинут каверзных вопросов как всегда, но это дело решаемое, ну и на софт скиллы проверят. Проявить себя нужно и важно именно на более глубоком уровне. HardML мне тут сильно помог. Бывает такое, что работодатели сами не знают некоторых штук. Послушать о них им особенно интересно. Вы выделитесь, если что-то такое принесете и предложите им. Владение тем материалом, где они разбираются, тоже важно разумеется, но надо что-то сверху докинуть. И проекты с кодом станут хорошим подспорьем тоже. Еще у нас фигурировали Fast Nearest, MultiArmedBandits, Clusterization и другие такие инструменты. Я дополнительно хвастанул Толокой, Dask Feature Lib и лейбелинг пайплайнами. Еще хочу отметить, что собеседования не всегда проходят по четко выстроенному сценарию, ими можно и даже нужно управлять, сходить с протоптанной дорожки. Это наоборот оценят, потому что обычно они слушают миллиард тех же ответов на стандартные вопросы из списка. Вы вызовете любопытство, если заинтересуете актуальными технологиями, выйдете за рамки. Я вот какой стратегией пользовался: снимал дискомфорт при помощи "разговоров о погоде", шел на контакт, чтобы вызвать симпатию, шутил про разные штуки, прощупывал почву и пытался настроиться на общую волну с людьми. Дальше разбирался, с чем вообще работает команда и предлагает свои идеи из общей копилки. Кладезь полезных знаний тут пригодится) Заготовки для продвинутой части важно преподать еще на этапе рассказа о себе. Базовый этап лучше побыстрее проскочить и выйти на тот, где вы действительно можно блеснуть. Дальше вы именно им плотно и занимаетесь, но сильно в дебри не уходите, контролируйте разговор. Покажите свои наработки и код, пусть получат представление об ожиданиях-реальности. 

Все эти знания мне подарил курс по IT и они более чем пригодились, как видите)

Нет. 

Плюсов на самом деле мало, можно даже сказать совсем не заметил таковых. Но все же не хочу сильно занижать рейтинг школы столь низкой оценкой как "два", потому что есть надежда, что остальные курсы на платформе проработаны намного сильнее и глубже. Много хорошего слышал о ней, хочется надеяться что те отзывы не были проплаченными все подчистую. Потому пока ставлю "тройку" в качестве своеобразного "аванса".

Вынужден признать, что среди всех программ, на которых я занимался в посоедние годы, этот один из наименее качественных. Лекции крайне скучные, слушать их тягостно, вся информация тотчас же выветривается из головы, "в одно ухо влетает - в другое вылетает" так сказать. Также они крайне некрасиво смонтированы, даже визуально не особо приятно их воспринимать, постоянные режущие взгляд склейки, скачки и т.д. Вроде как составители курса пытались это учесть и добавили такую казалось бы отличную особенность как конспекты. Однако увы, и они оказались составлены "тяп-ляп": встречаются и опечатки, и прямые ошибки, не все, что упоминалось в видео, вообще попадает в текстовый вариант, ну и так далее. Да и само теоретическое содержание курса не столь уж хорошо, чтобы ради него стоило терпеть все эти многочисленные неудобства. Если уж выражаться менее мягко, то это попросту пустая трата времени и денег купившихся на привлекательное описание студентов вроде меня. Мидлам и выше, как указано на сайте, это абсолютно никак не подойдет, все очень "по верхам", для начинающих и около того. Обратная связь присутствует, да, но с огромнейшими задержками, ждать ответа по дз или по каким-то своим вопросам можно дожидаться крайне долго. Мы пытались обращать внимание кураторов на данную проблему, однако из раза в раз получали одинаковые односложные ответы. Ощущение что расти и становиться лучше, работать над качеством своего информационного продукта тут никто не собирается, дескать, и так сойдет. В итоге после пары недель обучения я плюнул и потребовал вернуть обратно стоимость курса. К счастью, хотя бы в этом плане обошлось без эксцессов.

У меня есть опыт работы в сфере информационных технологий — несколько лет я занимала позицию QA-инженера. В определенный момент процесс тестирования стал для меня рутинным, и я захотела не просто идентифицировать ошибки, а создавать эстетически привлекательные и функциональные решения. Сначала я прошла несколько курсов по HTML, CSS и JavaScript, однако испытывала недостаток уверенности в своих знаниях. Поэтому я решила найти курс, который не только охватывает основы, но и предоставляет практические навыки, необходимые для успешной профессиональной деятельности. Я выбрала курс по Frontend-разработке, поскольку содержание программы показалось мне весьма привлекательным. Также меня привлекли качественные видео на YouTube, где преподаватели делились полезной информацией доступным языком. В настоящее время, проходя обучение на этом курсе, могу с уверенностью сказать, что он соответствует заявленным ожиданиям. Лекции содержат много актуальной информации, отсутствующей в других учебных материалах, а подача материала ясная и лаконичная — видно, что лекции тщательно подготовлены. Задания представляют собой интересные вызовы: некоторые из них ставят передо мной трудности, но я стараюсь преодолевать их и многому учусь в процессе. Мини-проекты разработаны так, чтобы мы могли применять полученные знания на практике. Благодаря им я преодолела страх перед написанием кода с нуля. Теперь я чувствую себя более уверенно и надеюсь успешно справляться с задачами на своей первой позиции в качестве Frontend-разработчика.

Всем привет! Хочу поделиться своим опытом обучения в школе KARPOV.COURSES. Очень понравилось, как было организовано обучение: все разьясняют и доносят до сознания чрезвычайно понятными способами, в материалах программы нет никаких неточностей, потому что преподаватели и методисты следят за ситуацией в сфере и, если что, оперативно вносят актуальные поправки. Могу сказать от себя искренне, что все изученные модули оказались для меня важны и полезны. Каждый что-то дал ранее неизвестное, но нужное в карьере, к тому же по заврешению всегда можно было в сласть попрактиковаться, разрабатывая очередной проект. Ни разу не было такого, чтобы я не понял, как что-то выполнять, поскольку все нужные знания уже содержатся в уроках, надо просто все езщек раз внимательно отсмотреть, мю заглянуть в конспекты. Этот курс отлично заменяет опыт работы джуниором, могу доказать это на своем примере. До того, как начать проходить его, я занимал должность совсем в другой области, а после освоения программы уе смог получить аж целых два оффера от разных компаний! В итоге сейчас трудоустроен в Дубае, в многообещающем сервисе по доставке продукктов.

Курс очень насыщенный, пришлось брать отпуск даже чтобы справиться со всеми занятиями. Но на самшм деле не считаю это минусом, ведь это процесс обучения

Впечатление о курсах сложилось неоднозначное, так что опишу плюсы и минусы, а вы сами решайте. Опыта программирования раньше не было, так что вот отзыв новичка.

+ Препод был очень крутой, мы подробно рассматривали все домашние задания, разбирали возникающие вопросы. Занятие часто растягивалось, но это плюс, так как изучали мы только полезное и нужное, без воды

+ Логично построенная программа курса. Все последовательно, темы связаны

+ Сложные домашние задания, которые мотивируют развиваться и учиться. На них надо тратить много времени, но результат того стоит

+ Практическая ориентированность обучения, поэтому приемы решения задач от преподавателя (он предлагает разные) вы сможете использовать на практике.

Вы действительно подготовитесь к работе и получите бесценные знания и опыт.

То, что сильно подпортило впечатление:

- Постоянно что-то подвисало, у препода мог начать лагать комп или вылетала онлайн-встреча

- не хватало времени для домашних заданий, особенно тем, кто работает и не может уделить достаточно внимания дз в будние дни, когда по основной работе завалы

В общем, есть плюсы и минусы, обучиться качественно тут можно, но неприятные стороны тоже присутствуют.

Отличная программа, с которой можно получить реальные навыки и разобрать настоящие примеры из профессиональной жизни преподавателей. Я изучал два курса – это аналитик данных и симулятора аналитика. Сейчас я продолжаю обучение по программе инженер данных. Первый курс мне понравился тем, что я изучил много новых инструментов и узнал, как их применять. Каждая тема была Разобрана с точки зрения ее применимости. Уже после первого задания я научился придумывать метрике и организовывать систему мониторинга в своей компании. Это много говорит о качестве предоставляемой информации. Впервые я столкнулся с темой GitLab CI/CD и реально смог разобраться в ней. Я как специалист продуктовой команды смог наладить мониторинг систем и выявить различного рода ошибки. Например, с помощью Qlik Sense я создал дашборды по показателям. Также создал новые продуктовые метрики для одного из наших проектов. И после консультации с действующим продактом их ввели в работу! Приятно, когда твою разработку внедряют в работу. А знание GitLab помогло мне освоить новые методы решения рабочих задач. Подводя итог, хочу выразить большую благодарность авторам курса и преподавателям! Благодаря вам я стал лучше разбираться в теме

У меня имеется 20-летний стаж работы. Я выбрал данный курс, чтобы укрепить теоретическую базу и устранить пробелы после самообразования в области машинного обучения.

Конечно, есть некоторые недочеты, но совершенства достичь невозможно. Блок по Python был представлен на высшем уровне (хотя, возможно, он и не так сложен), в то время как раздел о классическом машинном обучении также был выполнен крайне качественно. Хочу выразить отдельную благодарность за широкий охват материала в области глубокого обучения; несмотря на вводный характер, это направление может быть изучено гораздо глубже за год и более, что делает данный блок очень актуальным. Мои завышенные ожидания по статистике не были полностью оправданы. Раздел действительно хорош и нагляден. В модуле про собеседования были полезные уроки по алгоритмам. Также отмечу отличную поддержку, за что хочу сказать отдельное спасибо! Я ощутил искреннюю заинтересованность и поддержку: команда активно делилась ценными знаниями, а не просто выполняла свою работу отстраненно, как это часто бывает. В общем, я в восторге! Мой уровень понимания в области машинного обучения значительно возрос.

Никаких минуслв не обнаружено. Доволен полностью без сомнений. Спасибо!

В принципе свои достоинства у курса все таки есть. К примеру вполне достойным мне показался блок посвященный языку Python, ознакомившись с ним я и принял окончательное решение по покупке. Часть по статистике неплохая, но всю ту же самую информацию можно самостоятельно найти за здорово живешь. Что еще могу похвалить - работу сотрудников поддержки, которые всегда на связи и оперативно разрешают все вопросы. Еще вроде была инфа, хотя сам и не имел возможности проверить, что по итогам прохождения потом помргают с поиском работы.

Про SQL все рассказано достаточно посредственно и пресно, можно с легкостью в интернете найти материалы гораздо лучше, чем то, за что я в итоге платил не самые маленькие деньги. Бросил курс, а так там осталось еще то что касается визуализации, но те кто остался говорят там тоже все довольно слабенько. В целом не жалею что вернул деньги, хотя мог бы по сути и продолжить учиться дальше. А зачем оставаться, если почти ничего для себя и не почерпнул? Хотя кому-то мб и будет полезно.

Для меня этот курс стал самым полезным из всех, что я проходила. Изначально я стартовала как продакт менеджер, но с каждым днём у меня становилось все больше и больше задач, связанных с аналитикой. В условиях приходилось учиться новым навыкам самостоятельно, но часто я думаю, правильно ли я выполняю свою работу и сомневалась. Поэтому я решила, что мне нужен полноценный курс, чтобы точно знать, как решать те или иные задачи. Этот курс мне отлично подошел. Я полноценно изучила язык программирования Пайтон, научилась работать с базами данных через SQL, А также разобралась в основах продуктовой аналитики. Все знания, которые я получила здесь, отлично помогли мне решать рабочие задачи. Большим плюсом для меня является то, что никаких лишних тем на курсе не было. Преподаватели отлично знают материал, легко идут на контакт и помогают при необходимости. Также мне понравилось, что в чатах люди общаются даже после завершения курса. Здесь я получила все, что хотела!

Не нашла

Это курс для ознакомления с основами Data Science.  радует наличие реального проекта. В теории предполагалось, что интерактивные видео обучат необходимым техникам, а вебинары будут использоваться для работы над проектом. Однако на практике между домашними заданиями и самим проектом существует значительная разрыв. Задания в основном направлены на повторение синтаксиса и базовых концепций, особой аналитической работы там не требуется, тогда как проект представляет собой полное свободное плавание. У некоторых студентов может возникнуть ситуация, когда они не понимают, что именно происходит за кадром исполняемого кода.

Из замечаний — отсутствие методических материалов (как я понимаю, этот вопрос сейчас решается), без них курс рил страдает.

Курс по Hadoop предлагает увлекательное и многогранное знакомство с этой технологией. Он идеально подходит для тех, кто только начинает свой путь в этой области. Забавно, но первые домашние задания оказались наиболее сложными, однако со временем процесс становится более понятным и привычным. Преподаватель — настоящий профессионал, который умеет делать уроки живыми и интересными, добавляя юмор в свои объяснения. Лекции проходят легко, а преподаватель всегда готов помочь своим студентам. В нашей группе он создал отдельный чат в Телеграм, где мы можем общаться друг с другом и задавать вопросы не только ему, но и однокурсникам. Это значительно повышает эффективность обучения!

Недостаток не заметили.

Мои ожидания не оправдались. Модуль статистики, где преподаёт Карпов, является наиболее приемлемым. Однако продуктовая аналитика вызывает отчаяние. Другие преподаватели тратят время зря, не давая необходимых знаний. SQL также плох, как и другие  темы. А/В-тестирование  совершенно непонятно, обратная связь по домашним заданиям долгая, иногда приходится ждать пару месяцев, и даже тогда трудно вспомнить, как выполнялось дз. Вопросы к кураторам остаются без ответа. Материал предоставляется без  возможности спросить экспертов, пояснения даются только в конце курса, и то поверхностно, причём уже не всегда актуальные. Этот курс нельзя рекомендовать никому, плюсов я в нем не вижу. 

Визуальный аспект курса был превосходен, особенно в деталях распределённой файловой системы HDFS, DWH и Hive. Подача материала об основах MapReduce, Hive, ETL и системах хранения легка для восприятия. Курс охватывает только основные аспекты экосистемы Hadoop.

Чтобы получить глубокие знания, необходимо самостоятельно изучить документацию. Однако по теме NoSQL, касающейся баз данных Cassandra и HBase, предоставлена лишь базовая информация. Для успешного прохождения курса важно понимать основы Linux (основные команды Bash), поскольку работа с кластером происходит через командную строку.

Я посещал интенсив и там разумеется нужны были какие-никакие знания по веб-разработке. Хотя бы знание базы и хоть какая-то практика. Как минимум решение абстрактных задач пригодится. Мне лично было трудновато, но это говорить только о ценности курса. Преподаватели всё отлично рассказывают, даже если что-то было непонятно, можно запись перемотать разок, и всё встаёт на свои места. Методички хорошие у нас были, очень выручали. Одногруппники тоже прекрасные, не мог не упомянуть. 

Минусов как таковых нет. 

Курс оказался отличным и был разработан сильнымипрофессионалами в своей области. Он подходит как для новичков, так и для тех, ктоуже имеет опыт работы в аналитике. Здесь многопрактических заданий, нотакже присутствует необходимая теоретическаябаза. Однако стоит отметить, что требуется определенныйуровень знанийвпрограммировании на Python(особенно втакихбиблиотеках, как pandas и numpy). Также полезно знатьосновы математики.

Проходил программу обучения от онлвайн организации KARPOV.COURSES. Понравилось что можно освоить все навыки и принципы работы дпаде с абмолютного ноля. Здоровол что было много практических заданий, преподрватель все обьяснял понятно. Вебинары смотрел с удоволтьсьаием 

В целом считаю что все было достойно, но изза небольших минусов оценка "четыре", а не " пять"

Не вовремя проверяют домашние задания

Лекции крайне скудные, я бы дпже сказал, куцие, ощутимо не хватает практики и/или каких либо вменяемых объяснений материала. Домашние задания наобопрот как будто расчитаны на экспертов, а не новичков каковыми по идее и являются студенты... Если что-то не понятно, говорят, внимание, ПОИСКАТЬ В ИНТЕРНЕТЕ! Самому! За что же мы тогда спрашивается платили такие деньги...

Совершенно не могу порекомендовать, проходим мимо!

Первым местом работы была инженерия в области медицины, но я хотел перейти в какой-то бизнес, it-консультирование вообще прекрасно бы подошло. Решил на этой платформе получить практический опыт решения прикладных задач. Понравилась актуальность и применимость заданий в реальных условиях. Знаний дают много и я остался доволен. 

Нет.

Курс лично я использовала чтобы освоить IT-специальность. Но предложение подойдёт и тем, кто имеет дело с большими объёмами данных и хотят оптимизировать их обработку. У меня Excel часто не справляется даже с нужными настройками, но здесь я узнала кучу полезных лайфхаков вдобавок к другим знаниям. А их много!

Нет.