Отзывы о курсах по нейросетям и искусственному интеллекту в школе Karpov.courses

Когда я начинал изучать Data Science, больше всего пугало отсутствие реальной практики. "Симулятор" от karpov.courses стал идеальным решением — здесь не просто дают задания, а полностью имитируют работу в компании! Разбирали реальные данные, строили модели, писали отчеты — в общем, всё как в настоящем DS-отделе. Особенно круто, что можно видеть, как твои решения повлияли бы на бизнес-показатели. После курса чувствую себя намного увереннее и уже прохожу собеседования.

После университета я неплохо разбиралась в алгоритмах ML, но совершенно не понимала, как это работает в реальных проектах. Этот курс закрыл все пробелы! Научилась работать с Docker, FastAPI, настраивать CI/CD для моделей и мониторить их работу. Дипломный проект — развертывание ML-сервиса на облаке — стал моим козырем на собеседовании. Теперь работаю MLE в банке и благодарю karpov.courses за практический подход!

Искал действительно продвинутый курс по ML — и нашёл! Здесь разбирают такие темы, о которых молчат в большинстве учебников: тонкая настройка ансамблей, продвинутые методы feature engineering, обработка дисбалансированных данных. Преподаватели не боятся сложных вопросов и дают решения для нестандартных кейсов. После курса смог улучшить метрики в рабочем проекте на 15% — коллеги были в шоке. Рекомендую всем, кто хочет выйти на новый уровень в ML.

Мечтала работать с нейросетями, но боялась, что это слишком сложно. Этот курс построен идеально: от базовых принципов CNN до современных архитектур типа BERT и GPT. Особенно ценно, что много внимания уделяют не только построению моделей, но и их оптимизации для production. Свой первый NLP-проект по классификации обращений клиентов внедрили в компании через месяц после окончания курса.

Долго метался между Data Analysis, ML Engineering и Research — не мог определиться. Этот курс стал настоящим спасением! Подробно разобрали все роли в Data Science: чем занимается каждый специалист, какие навыки нужны, сколько платят. После тестовых заданий из разных областей понял, что мое — это ML Engineering. Теперь целенаправленно готовлюсь к этой роли, экономя годы на ненужных мне направлениях.

Переходила в Data Science из маркетинга и боялась, что не справлюсь с реальными задачами. "Симулятор" дал именно то, что нужно: ощущение работы в команде, разбор типичных бизнес-кейсов и обратную связь от опытных менторов. После курса устроилась junior DS в e-commerce — и первые месяцы работала уверенно, потому что уже "прошла" это в симуляторе.