karpov.courses

Как мы помогаем студентам находить работу
Менять профессию или расти в карьере — всегда непросто. Нужно понимать рынок, готовить резюме, проходить собеседования и выдерживать конкуренцию. 51% студентов стартовых программ «Аналитик данных», «Инженер машинного обучения» и «Инженер данных» приходят на курс именно ради карьерных изменений.

Поэтому мы в karpov.соurses сделали так, чтобы студенты не оставались с этим процессом один на один. Карьерная поддержка помогает не просто учиться, но и дойти до оффера — будь то первая работа в аналитике, переход в ML или рост внутри компании.

Как это работает?
🔸 С первого дня обучения студенты могут попасть в закрытый карьерный чат. Там можно задать вопросы экспертам, получить советы по поиску работы, поучаствовать в карьерных активностях и посетить мероприятия от наших партнеров. 62% студентов уже пользуются этой возможностью.

🔸 Ближе к выпуску студенты проходят Карьерный курс:
— Разбираются в том, как искать работу в своей сфере;
— Готовят резюме и полезные карьерные артефакты;
— Получают персональную обратную связь от экспертов.

Мы следим за результатами: 80% студентов, прошедших карьерный курс, получают оффер в течение 6 месяцев. Из них:
— 53% за 1–3 месяца;
— 47% за 4–6 месяцев.
А если студент готов искать работу раньше — он может обратиться за советами и обратной связью прямо в карьерный чат.

Главное — не просто найти работу, а найти свою
Поиск работы — это не только про отклики и тестовые задания. Это ещё и про уверенность в себе, умение вести переговоры и понимание, где вам действительно будет интересно. Поэтому мы не просто учим студентов, но и поддерживаем их на каждом этапе.

Если хотите изменить карьеру, но не знаете, с чего начать — приходите в karpov.соurses. Вы не останетесь одни в этом процессе.

Kind reminder: сегодня последний день, чтобы оставить заявку и стать экспертом в нашей школе!

Если хотите делиться опытом, прокачивать сильных студентов и влиять на будущее DS и ML — самое время подать заявку.

Подробности в этом посте.
Заполнить анкету по этой ссылке.

Научитесь строить дерево метрик и применять его в работе. Приходите на бесплатный вебинар 18 февраля в 19:00 мск.

Нина Гусева, Data Analyst в немецкой производственной компании Xometry Europe, расскажет много полезного:
— Что такое метрики и какими они бывают;
— Какие метрики можно считать плохими, а какие — хорошими;
— В чем отличие между метриками роста и метриками продукта;
— Как с помощью метрик управлять рисками.

Встреча подойдет как новичкам, так и специалистам.
[Зарегистрироваться]

Многие забывают про soft skills, но без них в аналитике не взлететь. Это то, что выделит вас на рынке труда, даже если у вас мало опыта.
Почему soft skills так важны для карьеры и как еще ускорить рост, рассказал Артемий Мацуев — руководитель отдела продуктовой аналитики в Okko. В 2020 году он закончил программу «Аналитик данных», а сегодня управляет целой командой и делится опытом.

Обсудили самые частые вопросы начинающих аналитиков:
— как junior-аналитику найти работу;
— что важно знать, кроме SQL и Python;
— как решать сложные задачи и расти быстрее;
— как готовиться к собеседованию и успешно его пройти.

Смотрите видео на YouTube или VK.

За 9 месяцев можно написать книгу, объехать полмира или даже долететь до Марса. А еще этого времени точно хватит, чтобы погрузиться в Machine Learning и начать разрабатывать AI-продукты на онлайн-программе «ML-Engineering от базы до AI-продукта».
Читайте в карточках, как будет проходить обучение.
А чтобы попасть на программу, оставляйте заявку на нашем сайте.

Многие думают, что стартап — это свобода, а корпорация — стабильность. Но все ли так однозначно?
На этот вопрос ответит Анатолий Карпов — ведущий российский эксперт в сфере аналитики по данным NEWHR, СЕО Karpov.Соurses и автор курса «Аналитик данных».

Ставьте 🔥, если вы за корпорации, ❤️ — если за стартапы, 🐳 — если для вас важнее интересные задачи.

Друзья, привет! На днях мы объявили поиск преподавателей и уточняем: заявки принимаются до 16 февраля включительно.

Что нужно от вас:
— Разбираться в Excel, теории вероятностей, алгоритмах или Linux.
— Записать 5–10 минутное видео с разбором темы.
— Заполнить анкету.

Что вы получите от нас:
— Оплачиваемую работу над курсом.
— Десятки тысяч слушателей и узнавание в сообществе.

Подробности ищите в этом посте. И не забываете про дедлайн: 16 февраля, воскресенье.

Героиня дня — Анастасия Белозерова, хедлайнер CV-блока на курсе Deep Learning Engineer. Какой путь прошла Настя от стажерки в Samsung R&D до тимлида в VisionLabs, как выбрала Computer Vision и почему работать в небольших компаниях не менее интересно, чем в бигтехах, читайте в карточках.

Через 2 часа начинаем вебинар для всех, кому интересна карьера в сфере аналитики данных. СЕО и основатель дата-консалтингового агентства LEFT JOIN Николай Валиотти расскажет, какие навыки нужны для старта, насколько сложно найти первую работу и как потом расти профессионально.

В программе — анонс вакансий в LEFT JOIN. Приходите, будет интересно!

[Сделать первый шаг в аналитику данных]

Как понять, что аналитика данных для вас, с помощью кругов Эйлера? Смотрите в картинках.
И если видите себя в центре круга, но пока не знаете, с чего начать — начните с курса для новичков👇
«Аналитик данных» с нуля за 5 месяцев.

Обновление по вебинару

Привет! Вебинар «Аналитик данных: ключевые задачи, карьерное развитие и навыки для роста» переносится на 6 февраля 19:00.

Посмотреть детали мероприятия и зарегистрироваться можно по ссылке.

Те, кто пытается освоить A/B-тесты самостоятельно, сталкиваются с двумя проблемами. Первая — сложно применить теорию на практике. Вторая — мало нестандартных кейсов.
Поэтому мы создали «Симулятор A/B-тестов», чтобы каждый мог с помощью специально разработанного нами тренажера освоить важный инструмент с нуля на практике и больше не сомневался в своих компетенциях.

О симуляторе
— Короткая программа преимущественно в текстовом формате;
— Есть две версии — базовая и продвинутая;
— В любой — освоите A/B-тесты с нуля до продвинутого уровня;
— Начать обучение можно в любой день, нет даты старта;
— Раз в месяц — Q&A сессии с преподавателями.


Как выбрать версию симулятора

Базовая — обычно подходит продакт-менеджерам и маркетологам:
✔️ Математика на уровне школьной программы;
✔️ Не знаком с Python;
✔️ Не хочу погружаться в программирование и математическую статистику.

Продвинутая — обычно подходит аналитикам данных и ML-инженерам:
✔️ Знаю основы теории вероятностей и математической статистики;
✔️ Умею пользоваться Python и библиотеками к нему;
✔️ Готов к дополнительным заданиям, которые помогут глубже разобраться с
технической частью A/B-тестирования.

Как правило, студенты проходят симулятор в базовой версии за один-два месяца, а в продвинутой — за два-три. При этом доступ к поддержке и инструментам остается на один год, а к материалам на lms-платформе — навсегда.
Занимайтесь в своем темпе 🧡

Как понять, какое направление в IT вам подходит?
Ведь этот рынок огромен: аналитика данных, машинное обучение, разработка... Новичкам может быть сложно выбрать: с чего начать, куда двигаться, что действительно интересно?

Мы готовим профориентационный тест, который поможет вам найти своё направление в IT. Чтобы он был максимально полезным, нам важно понять, какие вопросы и сомнения у вас уже есть.

Поэтому просим вас заполнить небольшую анкету. Она займёт 2–3 минуты, но поможет нам сделать инструмент, который реально работает.

[Ссылка на вопросы]
Заранее спасибо! 🧡 Ваши ответы помогут не только вам, но и другим начинающим специалистам найти свой путь.

Хотите сэкономить на обучении? Мы запустили новую реферальную программу — приглашайте близких в karpov.courses и учитесь вместе с дополнительной выгодой.

Как это работает:
— Зарегистрируйтесь в программе и получите реферальную ссылку;
— Поделитесь ссылкой с теми, кому может быть интересно обучение — со знакомыми, друзьями, родственниками;
— Оплатившие курс по реферальной ссылке получат скидку 5% на обучение;
— Вы получите по 7% от стоимости курса за каждого приглашенного и сможете либо потратить деньги на обучение, либо вывести на свой счет.

[Рассчитать выгоду на калькуляторе и узнать подробнее о программе]

Обновление по вебинару

Друзья, вебинар «Аналитик данных: ключевые задачи, карьерное развитие и навыки для рост» переносится по техническим причинам. Мы уже работаем над новым расписанием и скоро сообщим вам свежую дату.

Спасибо за понимание, и до встречи!

Одна из крупнейших IT-конференций СНГ — Kolesa Conf — прошла в Алматы в октябре 2024. Наш преподаватель Роман Бунин ездил туда в качестве спикера. Рассказывал, как компаниям использовать Dashboard Map для собственной аналитики, и раскрыл внутреннюю кухню отдела продаж karpovꓸcourses. Делимся выступлением. После доклада с Романом можно было пообщаться в неформальной обстановке. Вот так легко за стаканчиком кофе.

Чем запомнилась Kolesa Conf
— 1600 представителей IT из разных стран;
— интереснейшие доклады в потоках Data, Management, Web и Mobile, QA, Design и HR;
— мощный нетворкинг повсюду и уютные квартирники с экспертами;

Какие выводы
Надо участвовать чаще! И вот почему:
1️⃣ Чтобы слушать доклады и глубже изучать интересную тему;
2️⃣ Чтобы общаться в кулуарах с коллегами, обмениваться опытом и контактами;
3️⃣ Чтобы менять обстановку и возвращаться к работе со свежими идеями;
(Забыли что-то важное? Добавьте в комментариях)

Теперь ждем новых конференций в 2025-м. И вас пригласим обязательно. Едем?

Как принять правильное решение в аналитике? Узнайте, как использовать условную вероятность и формулу Байеса, чтобы избегать ошибок и уверенно работать с данными.

23 января в 18:00 по Мск Анатолий Карпов — самый читаемый эксперт на рынке аналитики и data science — проведёт бесплатный вебинар для специалистов и новичков в анализе данных.

На вебинаре:
— Поймёте, как теория вероятностей решает реальные задачи в аналитике;
— Разберёте применение условной вероятности в машинном обучении;
— Освоите алгоритмы анализа данных с использованием формулы Байеса.

>> Зарегистрироваться

14 января мы празднуем не Старый Новый год, а Всемирный день логики. Кому, как не аналитикам, отмечать этот праздник? Предлагаем всем вспомнить, как эта наука, корнями из древности, помогает в ежедневной работе.

— Строим гипотезы
Когда продажи падают, ищем причины и предлагаем решения с учетом сезонности, изменения цен или позиционирования продукта. Логическое мышление помогает увидеть ключевые гипотезы и отсеять лишние.

— Выбираем метод анализа
Если хотим проверить влияние рекламной кампании, логика подсказывает, какой из методов лучше: A/B тест, корреляция, описательная статистика.

— Проверяем гипотезы и интерпретируем данные
При анализе продаж специалист ищет подозрительные данные. Например, резкие скачки в отдельных периодах. Логика помогает понять, в чем причина аномалии — ошибка данных или праздничный выходной.

— Презентуем результаты
Как донести аналитическую информацию до сотрудников, у которых нет технической подготовки? Логика помогает структурировать выводы и представить их понятно.

— Автоматизируем процессы и используем машинное обучение
При разработке моделей машинного обучения аналитик строит сложные цепочки взаимосвязей, чтобы машина училась думать. Например, чтобы научить модель рекомендовать товары, нужно логически продумать, какие параметры будут влиять на её решения: история покупок, возраст, предпочтения других пользователей.

— Решаем реальные бизнес-задачи
Вся аналитика направлена на практическую пользу, а логика помогает связать данные с реальностью. К примеру, аналитик видит большое количество возвратов у магазина. Определяет причину — специфический крой моделей, подходят не каждому. Предлагает решение: добавить в магазин виртуальную примерочную.

Какие выводы?
Данные без логики — пустые цифры, а с ней — ценный инструмент для принятия решений. Научим им (и не только) пользоваться на курсе «Аналитик данных». Старт потока — 23 января. Присоединяйтесь :)

Мы знаем, что вы делали на новогодних каникулах. Шутка. Или нет? Давайте проверим с помощью бинго.
Ставьте 🔥, если собрали больше трех вариантов.

Что вы запланировали на 2025 год?

Если ваша цель — освоение новой профессии и работа в IT-сфере, то ловите порцию вдохновения и мотивации от выпускников наших программ. Ребята поделились, как нашли себе работу после окончания курсов школы, какие усилия приложили и сколько уделили времени на собеседования и доработку резюме.

Есть ли в этом везение? Если посмотрите карточки, то убедитесь, что всё — результат конкретных действий.
И это далеко не единичные случаи: 74,5% наших выпускников уже трудоустроены 🔥

Всем джунам, которые ищут работу аналитика данных, советуем посмотреть на каникулах видеоразбор тестового с Анатолием Карповым. Наш шеф разбирает задания от эйчаров и на примерах рассказывает, как и что решать.

За 40 минут узнаете, как:
— Построить анализ когорт для компании;
— Подготовить данные, если их нет на сервере;
— Этично использовать ChatGPT для решения задач;
— Проверить логику своего анализа (кейс);
— Создать промежуточные датафреймы, чтобы улучшить код.

Смотреть: ютьюб, VK.
Ссылка на датасет из видео.

Менеджер Леша занял у менеджера Паши 100 рублей, чтобы купить кофе, но потерял их по пути к автомату. По пути Леша встретил менеджера Олега и занял у него еще 50 рублей. Купив в итоге две шоколадки по 10 рублей каждая, у Леши осталось 30 рублей, которые он отдал Паше.
Леша посчитал, что теперь он должен еще 70 рублей Паше и 50 рублей Олегу, всего 120 рублей. Если добавить стоимость шоколадок, то получается 120+20=140 рублей. И тут Леша обнаруживает 10 рублей экономии.

Как так?

Январь — месяц передышки, но почему бы не начать его с небольшой логической разминки? Предлагаем вам несколько задач, которые тренируют ум.

#С наступающим 2025! 
def happy_new_year(year): 
    wishes = [ 
        "Гладких ETL-пайплайнов", 
        "Чистых данных", 
        "Точных прогнозов", 
        "Продуктивных спринтов",
        "Стабильного Wi-Fi",  
        "Идеального work-life balance" 
    ] 
    print(f"С Новым годом, друзья! Желаем в {year}:") 
    for wish in wishes: 
        print(f"- {wish}")
happy_new_year(2025)

И пусть в вашем dataframe под названием "2025" не будет пропусков, а output ваших усилий всегда возвращает success.

С наступающим Новым годом, друзья!

Подводите итоги года? Мы любим эту традицию за возможность оглянуться назад и увидеть весь путь, который прошли вместе с вами.
Рассказываем, чем нам запомнится 2024-й.

Посты для аналитиков и ML-специалистов
Собрали подборку, где вы найдете всё: от вдохновения через кейсы до полезных материалов, которые прокачают навыки или позволят взглянуть на них под новым углом.

🔸 Стажировка в Karpov.Courses: разбираем реальную задачу нашего студента — в этом посте.
🔸 SpamKiller: как очистить телеграм-чаты от шума — ссылка на материал.
🔸 Рутина в Data Science: как перестать быть "недо-" и стать эффективнее в работе и при чем тут ИИ — разбираем тут.
🔸 Как не пытаться делать задачи, а делать задачи: обсуждаем на примере — подробности тут.
🔸 ChatGPT: заменит ли аналитиков данных — узнайте больше.

Кейсы — чтобы вдохновиться, полезные материалы — чтобы действовать.

Сегодня в 19:00 по Москве ждем вас на вебинаре с Дмитрием Казаковым.
Будет много практики и примеров использования машинного обучения в аналитике. Сможете задать вопросы спикеру, у которого более 15 лет опыта в исследованиях, консалтинге, аналитике и DS.

[Приходите за новыми инструментами для работы] 👌
Материал вебинара рассчитан на аудиторию с базовым пониманием Data Science.

Планируете начать новую карьеру в 2025 году? Тогда позаботьтесь о своих целях уже сейчас. В январе стартуют потоки программ, которые помогут вам освоить новые навыки, войти в IT или прокачать знания в своей сфере.
Вас ждет учеба у ведущих экспертов рынка аналитики данных.

[Выбрать программу и записаться на обучение]
Вперед двигаться легче, когда за плечами знания и поддержка лидеров области 🧡

В каком состоянии вы начинаете последнюю рабочую неделю 2024-ого?

Собрали для вас несколько злободневок второй половины декабря. Кидайте свое наболевшее в комментарии!

Возникла путаница в датах. Просим понять, простить и строго не судить 🤓

Приглашаем 24 декабря в 19:00 по Москве на встречу с Дмитрием Казаковым, чтобы поговорить о наиболее полезных областях применение машинного обучения в аналитике данных.

❗Материал вебинара рассчитан на аудиторию с базовым пониманием Data Science.

С Дмитрием Казаковым:
— разберемся, как применяется машинное обучение в аналитике
— рассмотрим преимущества ML-инструментов на реальных примерах
— протестируем на практике SHAP для интерпретации паттернов и смыслов ML-модели
— выясним, когда и почему машинное обучение лучше не встраивать в аналитику

⏩Зарегистрироваться ⏪

Сегодня бизнес ценит в сотрудниках умение адаптироваться и осваивать новые технологии, ключевая из которых — искусственный интеллект.

На чем делать акцент компаниям и специалистам в будущем году?
Смотрите тренды от Gartner в карточках под постом.

А чтобы стать инженером данных или инженером глубокого обучения и самостоятельно работать с нейросетями, приходите на наши программы:
🔸 Deep Learning Engineer. Научитесь создавать и обучать нейронные сети.
🔸 Инженер данных с нуля. Научитесь собирать, хранить, валидировать и комбинировать данные для машинного обучения.

В декабре действует новогодняя скидка: курс + симулятор для практики по специальной цене.

Напоминаем, что сегодня в 19:00 по Москве встречаемся с ML-инженером Selectel Ефимом Головиным
Попрактикуемся в ML-задачах и изнутри посмотрим на процессы крупнейшего провайдера сервисов IT-инфраструктуры в России.

Онлайн-участники смогут выиграть промокоды на услуги Selectel. Рандомно выберем 50 счастливчиков, которым отправим их на почту после эфира.

Ставьте 🔥, если пойдете онлайн.
Зарегистрироваться можно [по ссылке]

Кстати, если интересно познакомиться с хедлайнером нового CV-блока курса Deep Learning Engineer и узнать перспективы в профессии — посмотрите видеоинтервью Анатолия Карпова и Анастасии Белозеровой.

Настя рассказала про свой путь в CV через бакалавриат МФТИ, магистратуру Сколтеха по направлению Data Science, стажировки в Samsung R&D и Huawei Research и свою текущую работу руководителем направления транспортной видеоаналитики в VisionLabs.

А еще Настя на понятных примерах показала, где, как и зачем применяется компьютерное зрение.

➤ Смотреть на ВК
➤ Смотреть на YouTube
➤ Посмотреть детали программы

Знание этих тем непременно пригодится на собеседовании
Вы поставили >300🔥 в посте за области математики для начинающих дата-сайентистов.

[сейчас будет поток математических терминов]

Для понимания сути процессов и решения нестандартных задач аналитику нужно разобраться в следующих разделах:

➤ Линейная алгебра
— матрицы и системы линейных уравнений
— матрицы и векторы в пространстве
— линейная зависимость и линейная оболочка
— симметричные и диагональные матрицы
— нормы векторов и матриц
— спектральное и сингулярное разложение матриц
— квадратичные формы и критерий Сильвестра

➤ Математический анализ
— элементарные функции и основные определения
— простейшие переменные и некоторые связанные приемы
— непрерывность и дифференцируемость
— оптимизация функции одной переменной
— функции нескольких переменных
— вектор-градиент
— оптимизация функции нескольких переменных
— условная оптимизация
— ряд Тейлора и Маклорена

➤ Теория вероятностей и статистика
— сводные данные и описательная статистика, среднее значение, дисперсия, ковариация, корреляция
— основы теории вероятности: основные идеи, ожидание, исчисление вероятностей, теорема Байеса, условная вероятность
— функции распределения вероятностей: равномерное, нормальное, биномиальное, хи-квадрат, распределение Стьюдента, центральная предельная теорема
— сэмплирование, измерение, ошибка, генератор случайных чисел
— проверка гипотез, А/В-тестирование, доверительный интервал, Р-значение
— ANOVA, t-критерий
— линейная регрессия, регуляризация

➤ Функции, переменные, уравнения
— логарифм, экспоненциальные, полиномиальные функции, рациональные числа
— концепция бинарного поиска
— периодические функции, экспоненциальный закон
— логарифмы, рекуррентные уравнения
— вещественные и комплексные числа
— ряды, суммы и неравенства

Уфф, теперь вы знаете, что почитать в предстоящие новогодние каникулы :)

➤ Если не хотите копаться в учебниках и на сайтах — приходите на наш бесплатный курс по математике, где есть необходимая база по линейной алгебре и математическому анализу для начинающего дата-сайентиста.
И пишите в комментарии, какие темы нам разобрать подробнее.

Если вам интересна тема A/B-тестирования — предлагаем нырнуть глубже с опытным аналитиком.

Приходите 5 декабря в 18:00 по Москве на вебинар с Анатолием Карповым, чтобы вживую разобрать сложную тему и задать свои вопросы эксперту.

— поймем, почему так важно опираться на верные данные в работе аналитика
— разберем, как правильно проводить A/B-тесты и что учитывать
— погрузимся в алгоритм действий при проверке гипотезы

➤ Записаться на вебинар

Если хотите что-то менять — меняйте!

Мы продлеваем предложения Черной Пятницы до конца этой недели

Поспешите, чтобы получить 10% выгоду и возможность вернуть половину стоимости после успешного прохождения «Аналитика данных» или «Инженера машинного обучения»

Забронировать скидку
Предложение действует для всех форм оплаты.

Управляешь A/B-тестами — управляешь миром карьерой и помогаешь бизнесу адаптироваться к рынку

Специалист, который умеет грамотно проводить A/B-тесты, — на вес золота, потому что этот инструмент требует мастерства и сноровки. А когда вы — золото компании, то и отношение к вам соответствующее)

A/B-тестирование экономит бюджет компании, так как позволяет:
— проверить гипотезу до масштабирования
— принимать решения в маркетинге, опираясь на объективные данные [а не на чувство прекрасного]
— находить самые эффективные точки роста

В карточках рассказали, почему аналитику важно глубоко разбираться в A/B-тестировании, и поделились советами для начинающих специалистов.

Хотите проверить, насколько хорошо вы разбираетесь в A/B-тестировании? 
Мы подготовили 2 вопроса — узнайте свой уровень владения инструментом ⬇️

Как выбрать направление в Data Science? Какие навыки востребованы на рынке? Где найти первые проекты?
Сегодня в 18:00 по Москве основатель karpov.courses Анатолий Карпов ответит на эти и другие вопросы!

Также обсудим перспективы в сфере данных, условия обучения в школе и возможности для новых студентов.
Присоединяйтесь, чтобы вдохновиться и сделать уверенный шаг к своей карьере!

Финальный эфир сегодня в 19:00

Обсудим ключевое — как подготовить резюме и найти работу в Data Science. Вас ждут лайфхаки от экспертов и разбор реальных кейсов.
Присоединяйтесь и завершите Стартер-пак с пользой!

На пути к карьере в сфере Data Science осталась буквально пара шагов. Вы уже знаете основные термины и представляете, как использовать инструменты DS и ML для решения реальных задач.

Вчерашний эфир, посвященный поиску работы в увлекательной сфере наук о данных, мы переносим на 26.11 — чтобы вы могли вникнуть в тему, не отвлекаясь на технические неполадки.
Также в качестве бонуса и извинения за неудобства мы добавили к Стартер-паку еще один эфир! 28.11 на встрече с основателем онлайн-школы karpov.courses Анатолием Карповым вы сможете получить ответы на самые популярные вопросы со всех прошедших вебинаров.

Спасибо, что были с нами эти две недели! Будем рады видеть вас в числе подписчиков и студентов karpov.courses 😎 Ознакомиться со всеми нашими программами можно тут — удачный момент для того, чтобы начать обучение, пока доступны скидки Черной пятницы.

Расскажите, какие у вас ощущения после почти полной распаковки Стартер-пака — нам очень интересно, полезными ли получились эти две недели! Выбирайте вариант или делитесь собственным в комментариях.

К сожалению, сбои в платформе сегодня сорвали эфир.
Мы пытались исправить ситуацию, но решили не рисковать вашим временем и перенести встречу.

Совсем скоро мы вернемся и сообщим вам о новой дате эфира.
Спасибо за понимание и до скорой встречи!

Пора задуматься о карьере в Data Science

Финальный эфир нашего стартер-пака по науке о данных посвящен ключевой теме — трудоустройству в сфере Data Science. Присоединяйтесь, если хотите грамотно выстроить карьерную стратегию и сделать первый шаг к работе мечты.

На эфире:
— Нанимающие лиды и эксперты поделятся опытом поиска кандидатов и разбора резюме.
— Разберем, как выделиться среди конкурентов и подготовиться к собеседованию.
— Прожарим реальные резюме и дадим рекомендации по их улучшению.

Когда: сегодня в 19:00 по Мск

Записывайтесь, если готовы дать старт своей карьере аналитика данных.

Инструкция №5. День погружения в сферу аналитики данных
Сегодня в 19:00 по Москве

На встрече со старшим аналитиком из «Авито» разберем:
— Как отличается ответственность аналитиков на уровнях джун, миддл и сеньор на примере «Авито».
— Какие hard- и soft-skills делают работу эффективнее.
— Что важно для карьерного роста и перехода на следующий грейд.

Также вас ждут практические кейсы из практики аналитиков «Авито» и материалы для самостоятельного изучения.

Присоединяйтесь к эфиру, чтобы узнать больше о профессии аналитика и получить полезные инструменты. Ссылку отправим зарегистрировавшимся участникам в 18:00 по Москве.

Инструкция №3.
Машинное обучение, дата эфира: 14.11.2024

Готовы еще глубже погрузиться в тему изучения данных?

Впереди второй вебинар из нашего стартер-пака в науке о данных — «Машинное обучение» — и ваша первая практика в рамках интенсива. Приходите на воркшоп со специалистом из ecomꓸtech (ex Samokatꓸtech), чтобы рассмотреть кейс из задач ML-инженера и реализовать свою первую задачу.

Присоединяйтесь, будет интересно!

Начинаем распаковывать стартер-пак в науке о данных!

Сегодня ждем вас на первом эфире, который посвящен основам наук о данных. Приходите, чтобы узнать больше о профессии дата-сайентиста, понять, какие навыки пригождаются этим специалистам в работе, и с чего начать изучать сферу DS.

Также мы познакомим вас с хедлайнерами направлений в karpov.courses и подогреем интерес к тому, чтобы открывать стартер-пак дальше ;)

Обязательно приходите!

Использование статистических моделей в метеорологии позволяет повышать точность прогнозов до 90%, но вы это и так знали, верно? Современные специалисты в области DS способны на совершенно невероятные вещи и значительно упрощают нам с вами жизнь!

На календаре 11.11, а это значит, что настало то самое время, когда стоит вложиться в свои знания и карьерный рост, чтобы стать тем самым специалистом.

Уже сегодня мы начинаем прокачивать свои знания в области аналитики данных, машинного обучения и инженерии данных на нашем двухнедельном интенсиве «стартер-пак в науку о данных». Присоединяйтесь, если еще не успели, а мы начнем с изменений и знакомства:

Завтра состоится наш первый вебинар, где Анатолий Карпов передаст свое слово на эфире сооснователю школы Михаилу Серегину, а пока предлагаем познакомиться с Михаилом и узнать, какие факты из его биографии являются правдой.

Вы когда-нибудь застревали в лифте? Ситуация неприятная, как ни крути 😱
А обезопасить людей по всему миру могли бы — ну разумеется — методы наук о данных!

Так, компания ThyssenKrupp AG — один из ведущих мировых производителей лифтов — в партнерстве с Microsoft запустила систему MAX. Она собирает данные от множества датчиков, установленных в лифтах компании и строит предиктивные модели на платформе Azure Machine Learning, чтобы предупреждать инцидент до его возникновения. Результат? Время бесперебойной работы лифтов под брендом ThyssenKrupp AG выросло в среднем на 50%.

За всеми решениями в сфере наук о данных стоят живые люди, а не роботы!

Мы знаем, что профессионализм в любом направлении нарабатывается годами, а чтобы было проще структурировать свои знания — собрали полезные инструменты, термины, опыт экспертов индустрии, теорию и практические задания для тех, кто хочет лучше еще больше узнать про Data Science. Получился стартер-пак в науке о данных, который за две недели поможет структурировать знания или с нуля разобраться в важных понятиях DA, ML,DE и NLP.

Забирайте доступ прямо сейчас — вас ждут 4 вебинара и полезные материалы для изучения. А если захочется продолжить обучение, то в перспективе — еще и интереснейшая карьера в сфере наук о данных.

[Зарегистрироваться]

Обновление курса «Аналитик данных» продолжается, и сразу после запуска бесплатного курса по визуализации данных мы готовы рассказать о изменениях в одноименном модуле!

Новые лекции, финальный проект и последовательность уроков – эти изменения застанут уже студенты ноябрьского потока, а позже и студенты прошлых потоков.

Что именно изменится – читайте на карточках. И, конечно, заглядывайте на курс.

[оставить заявку]

Всем привет!
На связи команда karpovꓸcourses и мы с хорошими новостями!

Сегодня у нас стартует Чёрная пятница, а это значит, что вас ждут сразу 2 специальных предложения.

💸 Во-первых, с сегодняшнего дня действует скидка −10% на все наши программы, кроме «ML Engineering: от базы до AI продукта» и «Аналитика больших данных».
[выбрать программу]

🔥 А во-вторых, мы готовы возместить 50% стоимости обучения после успешного завершения по двум специальностям*:
— Аналитик данных
— Инженер машинного обучения

Начните учиться в ноябре, чтобы в 2025 году уже освоить новую профессию или прокачать навыки и повысить свой доход👍

*полные условия акции смотрите на сайте

В этом году пройдёт уже шестая аналитическая конференция Матемаркетинг 24

7 и 8 ноября в Москве на одной площадке соберутся специалисты из сфер электронной коммерции, ритейла, телекоммуникаций, банкинга, онлайн-образования, чтобы обсудить стратегии и тренды предстоящего 2025 года.

В программе заявлены 120+ докладов, панельные дискуссии и экспертные сессии.

Ключевые темы:
— Аналитическая инфраструктура в условиях импортозамещения
— Корпоративные платформы для экспериментов
— Управление рекламными каналами и оценка инкрементальных показателей
— Персонализация и оптимизация цифрового клиентского опыта
— Ускорение роста бизнеса через платный маркетинг

🎁 По промокоду KARPOV25 вы можете приобрести билет на любой тариф (офлайн и онлайн) со скидкой 25%

С докладами выступят

Федор Вирин, партнер Data Insight
Роман Бунин, специалист по визуализации данных и развитию BI-систем
Александр Игнатенко, эксперт по маркетинговой и продуктовой аналитике
Андрей Демидов, старший разработчик инструментов аналитики ВсеИнструменты.ру
Максим Стаценко, руководитель службы подготовки и анализа больших данных Яндекс
Юрий Борзило, ведущий продуктовый аналитик Альфа-Банка

Участники шестой конференции получат доступ к закрытой платформе, где собраны материалы конференций прошлых лет с удобным поиском и категоризацией

[Приобретайте билет]
и не забудьте применить промокод KARPOV25

Узнать всё о работе в команде Data Science в Авито за один час? Легко!

Подключайтесь к нашему вебинару в 19:00 🔥

На какие метрики ориентируется аналитик данных и как они помогают в принятии решений?

Узнаем это через час от Нины Гусевой
Data Analyst в Xometry Europe

[Регистрация]

Знаете, как устроиться в команду Data Science Авито?

24 октября в 19:00 (по Москве) приходите на встречу с руководителем команды DS компании Виталием Минаевым — он всё расскажет. А еще поделится, какие задачи решают Data Science специалисты, какие инструменты используют, и подходит ли вам это направление.

[Регистрация]

В чем разница между метриками роста и метриками продукта?

22 октября об этом расскажет Нина Гусева — Data Analyst в Xometry Europe. Регистрируйтесь и приходите на бесплатный вебинар в 19:00 мск, чтобы:

→ узнать, чем отличаются разные типы метрик, и для чего применяются;
→ понять, для чего аналитику данных необходимо хорошо владеть метриками;
→ научиться использовать метрики для решения задач.

Обязательно подключайтесь к встрече — будет интересно!

[Регистрация]

Всем привет! На связи karpovꓸcourses, и у нас большие новости!

Изменения в модулях Python и SQL наконец доступны выпускникам и нынешним студентам курса «Аналитик данных», которые еще не успели застать их во время учебы!

Выделяйте время на выходных, чтобы вспомнить основы 🧡

А если вы еще не проходили «Аналитика данных», то еще можете присоединиться к новый потоку. Он как раз стартовал только вчера ;)

Задайте все свои вопросы о теории вероятностей на вебинаре с Анатолием.
Подключайтесь, трансляция уже началась!

Сегодня в программе теорема Байеса и применение условных вероятностей в Data Science 🔥

Если вы начинали изучать статистику, то скорее всего знакомы с понятием дисперсии. А задавались ли вы такими вопросами, как:
● Зачем мы вычитаем единицу из размера выборки?
● Почему используем квадраты вместо абсолютного значения?
● Причем тут степени свободы?

Мы решили подойти основательно к вопросу понимания дисперсии и рассказать, почему она играет очень важную роль в статистическом анализе данных.

[Смотреть на YouTube]

[Смотреть VK видео]

«Нужно ли мне знать теорию вероятностей?»

Если вы задумываетесь о карьере в сфере аналитики данных, ответ однозначно «да». А чтобы быстро разобраться в основных понятиях и понять, что такое условная вероятность, приходите 10 октября решать прикладные задачи вместе с основателем школы karpovꓸcourses Анатолием Карповым.

P. S. Мы уже проводили такой вебинар в августе, но в этот раз разберем другие вопросы, поэтому если вы были в прошлый раз – всё равно приходите!

[Регистрация]

А когда следующий поток?.. 

График стартов в октябре готов!

Кажется, осенняя погода все-таки наступила!

А мы подготовили предложение для прохладных пасмурных вечеров: –5% по промокоду ОСЕНЬ на все программы karpovꓸcourses до конца сентября.

[Применить промокод]

Сегодня на ML-интенсиве ожидается много практики, поэтому для полного погружения рекомендуем подключаться с компьютера!

[Начинаем, как всегда, через час]

Первый день интенсива, где мы соберем каркас голосового ассистента на Python начнётся через час!

[Присоединяйтесь]

karpovꓸcourses рекомендует: IT-конференция Kolesa Conf'24 в Алматы

18 октября в Алматы пройдет ежегодная профессиональная конференция Kolesa Group — Kolesa Conf’24.

В потоке Data, посвященном аналитике, ML/MLOps, Data Engineering и CX/UX-исследованиям выступят наши преподаватели: Роман Бунин с докладом «Сапожник с сапогами: Dashboard Map в отделе продаж karpovꓸcourses» и Дмитрий Казаков с темой «ML в работе аналитика. Зачем это нужно? Опыт использования Kolesa Group».

Кроме этого участников ждут другие интереснейшие доклады в потоках Data, Management, Web и Mobile, отдельный поток по QA, Design и HR с уютными квартирниками, возможность пообщаться с экспертами и множество активностей.

Конференция проходит в офлайн-формате, а значит, предлагает отличные возможности для нетворкинга! Если вы или ваши коллеги живут в Алматы или собираются посетить этот город в даты проведения конференции, обязательно приходите.

Зарегистрироваться можно [по ссылке].

Хотите не просто слушать теорию, а на самом деле попробовать свои силы в сфере Machine Learning?

Приходите на бесплатный интенсив 25 и 26 сентября, чтобы сначала изучить базовые инструменты Python, IoT и ML, а потом использовать их для того, чтобы создать своего собственного голосового помощника.

[Регистрация]

Среди программ karpovꓸcourses пополнение, и вы ни за что не догадаетесь, какое!

Мы адаптировали под самостоятельное прохождение один из самых долгожданных курсов – «Визуализацию данных и продвинутое Tableau».

В зависимости от вашего темпа, за 5-7 недель вы научитесь:
● Делать дашборды понятными не только для себя, но и для заказчика;
● Выполнять сложные расчеты в Tableau;
● Красиво оформлять графики без урона их информативности.

И да – курс открыт для всех желающих! Но с базовыми знаниями Tableau будет проще :)

[Смотреть программу]

Что нужно уметь продуктовому аналитику данных?

Узнаем уже через час с Верой Багровой!

Не просто аналитик данных, а продуктовый аналитик данных!

18 сентября в 19:00 (по Москве) будем разбираться в особенностях профессии с Верой Багровой — продуктовым аналитиком Okko. Узнаем, чем занимаются эти специалисты, какие задачи решают, и какие навыки нужны для входа в профессию.

Подключайтесь к бесплатному вебинару — будет интересно.

[Записаться]

Мы не только устраиваем лекции с крутыми экспертами в Data Science, но и сами ходим выступать на классные ивенты!

Например, одним из спикеров интенсива по ML «АНАЛИТИК 2.0» стал Анатолий Карпов с мастер-кейсом «Работа с оттоком: аналитика vs ML». Сам интенсив продлится целых два месяца и завершится конкурсом с призовым фондом 200 000 рублей: получается, можно и пополнить портфолио конкурсной работой, и сразу заработать на этом ;)

Все подробности и регистрация [по ссылке].

Зачем ML-инженеру разбираться в продукте? Чтобы не застревать в одной роли и сохранять эффективность даже при отсутствии продуктового аналитика в команде.

Где подробнее об этом узнать? На вебинаре «ML инженер – продуктовый вижн для технического специалиста»
через час!

[Зарегистрироваться]

Забыть поставить ; в середине проекта и искать ошибку в миллионе строк, вставлять готовые решения со Stack Overflow или неделями ждать доступы от отдела безопасности – уже классика работы в IT.

В день программиста мы вспомнили самые частые ситуации, с которыми сталкиваются настоящие специалисты, и подготовили подарок. Поэтому с вас – заполненное бинго в комментариях, с нас – скидка 5% по промокоду «МойДень» до конца недели.

20 сентября стартует наша совместная с ИТМО программа «ML Engineering: от базы до AI-продукта». А перед этим – мы решили сделать совместный вводный вебинар, где расскажем подробнее о специфике профессии.

Вебинар пройдет 12 сентября в 19:00 (по Москве), а на нём мы затронем такие темы, как:
● Зачем ML-инженеру продуктовое видение, если в команде есть продакт?
● Какой карьерный трек может ждать специалиста в сфере ML?
● Какие продуктовые метрики должен отслеживать ML-инженер и зачем?

[Регистрация]

В прошлом году мы презентовали нашу первую коллаборацию с университетами: программу «ML Engineering: от базы до AI-продукта». Её прохождение занимает 9 месяцев, и наконец настало время, когда начали появляться первые отзывы!

О причинах поступления, выборе финальных проектов и поступлении в магистратуру [читайте в статье].