karpov.courses — Python
karpov.courses, Python Туториалы, Курсы.
1280Karpov.Courses — это онлайн-школа, специализирующаяся на обучении профессиям в области Data Science, аналитики данных и машинного обучения. Платформа помогает студентам освоить востребованные IT-навыки с нуля или углубить уже имеющиеся знания и выйти на новый уровень карьеры.
Основные особенности
- Фокус на Data Science и аналитике
- Школа концентрируется на направлениях, связанных с анализом данных, машинным обучением и инженерией данных — одних из самых востребованных сфер в IT.
- Практико-ориентированное обучение
- Курсы построены как рабочие спринты: студенты решают реальные бизнес-задачи, пишут код и работают с данными, максимально приближенными к реальным условиям.
- Симуляторы реальной работы
- Уникальная особенность платформы — интерактивные симуляторы (SQL, аналитика, ML), которые имитируют рабочие процессы и позволяют получать опыт уже во время обучения.
- Гибкий онлайн-формат
- Обучение проходит на собственной LMS-платформе с доступом к лекциям, заданиям, дедлайнам и поддержке — учиться можно в удобном темпе с любого устройства.
Популярное в karpov.courses
Python, Курсы от karpov.courses
karpov.coursesPythonОбработка и анализ данных
Продвинутая аналитика данных (Часть 1-6 из 6)
Продвинутая (hard) аналитика данных
Цель нашего курса - помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в самых неопределённых условиях и незнакомых отраслях.
karpov.coursesPythonМашинное обучение
Machine Learning для начинающих
ML-инженер - это специалист, который находится на стыке анализа данных и разработки. Он должен уметь писать код, строить математические модели и понимать потребности бизнеса.Мы составили программу курса таким образом, чтобы любой желающий без сильной математической подготовки смог разобраться со всеми этапами работы: от сбора данных и применения классических алгоритмов до обучения нейросетей и проведения A/B-тестов.И