karpov.courses: школа Data Science для любого уровня подготовки: с нуля до продвинутых специалистов. Помогают освоить современные профессии в данных и найти работу; преподаватели: ведущие аналитики, ML-инженеры и разработчики с опытом в топовых ИТ-компаниях.
Karpov.courses
✔ практикующие преподаватели из топовых ИТ-компаний, симуляторы на реальных данных
Действующие акции
Все акции →Karpov.courses: Новый КУРС для специалистов и руководителей!
Karpov.courses: Скидка 5%
kcmts5Karpov.courses: Скидка 5%
admitadКурсы школы
Все в каталоге →Симулятор A/B-тестов (Karpov.courses)
Практический курс по A/B-тестированию: от дизайна эксперимента и выбора метрик до статистических методов и принятия решений. Задания в Jupyter, автопроверка, обратная связь преподавателей, финальный проект.
Симулятор DS (Karpov.courses)
Тренажёр по анализу данных, машинному обучению и ИИ по подписке: 100+ реальных бизнес-кейсов трёх уровней сложности, проекты для портфолио, сообщество 500+ студентов, ежемесячные обновления.
Симулятор аналитика (Karpov.courses)
Полный цикл выстраивания аналитических процессов в компании под руководством практиков: реальные задачи в ClickHouse, Redash, Superset, Airflow, индивидуальная обратная связь и разбор эталонных решений.
Системный аналитик (Karpov.courses)
Вход в IT без кода: техническое задание, проектирование баз данных, работа с бизнес-процессами и требованиями. Онлайн-обучение с практикой и поддержкой.
Принятие решений на основе данных и ИИ (Karpov.courses)
Применение современных ИИ-инструментов для бизнес-решений: исследовательские агенты, генеративная аналитика, прототипирование аналитических решений и автоматизация рутины. От 6 часов в неделю.
Нейросети для работы (Karpov.courses)
Промпт-инжиниринг, чат-боты, автоматизация на no-code-платформах и интеграция LLM в рабочие процессы. Два синхронных занятия в неделю с записями.
Симулятор SQL (Karpov.courses)
Тренажёр SQL на реальных датасетах: от SELECT до оконных функций, навык №1 аналитика.
Start ML: машинное обучение (Karpov.courses)
Старт в ML: Python, классические алгоритмы, нейросети, продакшен-подход и портфолио проектов.
Инженер данных (Karpov.courses)
Data Engineering: пайплайны, Airflow, Spark, хранилища: инфраструктура данных для продакшена.
Аналитик данных (Karpov.courses)
Профессия аналитика с нуля: SQL, Python, статистика, A/B-тесты, продуктовая аналитика на реальных задачах.