karpov.courses

Какие навыки нужны аналитикам данных больше всего? Почему на интервью проверяют одно, а повышение дают за другое? Рекрутер, руководитель аналитики и основатель школы соберутся вместе, чтобы выяснить это. Приходите на встречу👇🏻

10 навыков, которые нужны аналитику данных прямо сейчас

Эксперты заранее выберут по 5-7 навыков, которые считают ключевыми. А в эфире соберут общий топ. Где мнения по скиллам совпадут – там консенсус рынка. Где разойдутся, ожидаем горячую дискуссию.

Ваш профит: 
✔️ Сравните навыки: что проверяют на интервью, что ценят в команде
✔️ Получите топ-10 скиллов, которые нужны аналитику данных сейчас
✔️ Разберётесь, как ИИ меняет требования и какие навыки растут в цене
✔️ Поймете, как усилить свои компетенции в ближайшие 3 месяца

Спикеры ↖️

Анатолий Карпов – генеральный директор karpovꓸcourses. Разберет, какие навыки теряют ценность из-за ИИ и что стоит качать в ближайший год.

Анастасия Таненбаум – руководитель направления подбора персонала в WayRay. Расскажет, на чем кандидаты отсеиваются еще до технического этапа.

Олег Игнатов – руководитель продуктовой аналитики в Garage Eight, ранее в Литрес. Покажет взгляд изнутри команды: каких навыков не хватает и за что растут.

📅 Когда: 28 октября в 18:00 мск

📍 Записаться

Как обеспечить себе реальное погружение в аналитику, если у вас «на руках» пока в основном теория?

У karpovꓸcourses есть ответ на этот вопрос!

Курс «Симулятор аналитика» — это 2 месяца практики на реальных задачах с полным набором технологий для анализа данных и настоящей инфраструктурой. Здесь вы не только узнаете, с какими задачами каждый день сталкиваются специалисты в сфере аналитики, но и научитесь сами решать их и не пасовать перед самыми сложными случаями.

Программа будет полезна и начинающим аналитикам, у которых уже есть базовые знания, и тем, кто уже работает по специальности, но хочет больше прикладного опыта в решении бизнес-кейсов.

👉 Подробнее о программе — на странице курса.

А в карточке поделились отзывом одного из студентов, которые уже прошли «Симулятор аналитика», чтобы вдохновить вас сделать этот шаг 🧡

Приступили к разработке собственного Telegram-бота!

19 октября стартовал поток курса «Создание ИИ-агентов» с Ярославом Шуваевым, и вы еще можете присоединиться.

На практическом двухнедельном интенсиве вы шаг за шагом пройдете путь от простой сборки без написания кода (no-code) до локального приложения с поиском по документам, подключением сервисов и Telegram-интерфейсом.

Курс будет интересен:
✔️ аналитикам,
✔️ разработчикам,
✔️ QA-инженерам,
✔️ инженерам по автоматизации инфраструктуры и архитекторам.

А также всем, кому хочется понять общую логику работы ИИ-ассистентов и научиться применять их на практике.

Подробнее о курсе — по ссылке 🧡

А можно стать исследователем вне вуза? Конечно. Профессия ML-инженера идеально вписывается в этот запрос. Люди этой сферы собирают данные, проверяют гипотезы и создают инструменты, которые меняют привычное. По сути, применяют научный подход там, где нужно решать реальные задачи.

Хотите так? Начните с нашего базового курса «Инженер машинного обучения».

Вы научитесь:

✔️ Программировать на Python и работать с базами данных
✔️ Обучать модели машинного обучения и оценивать их качество
✔️ Работать с нейросетями и PyTorch
✔️ Решать задачи компьютерного зрения
✔️ Оценивать влияние моделей на бизнес с помощью статистики и A/B-тестов

В программе — 600+ практических заданий.

Финальный проект — реальная задача
Создадите систему ранжирования публикаций для соцсети, которая учитывает интересы пользователей и выдерживает высокие нагрузки. 

Стартуем сегодня. Записаться 🧡

Купить сотрудникам курс — ещё не значит их обучить

Рынок корпоративного обучения меняется быстро: бизнесу нужен измеримый результат здесь и сейчас. Собрали 5 трендов, на которые уже опираются топовые компании, и рассказываем, как мы их закрываем 👇

📊 От часов просмотра — к бизнес-метрикам
Обучение оценивают не по активности, а по влиянию на ключевые показатели: скорость закрытия задач, качество работы и то, как быстро новички начинают приносить пользу. Обучение — это прямая инвестиция в эффективность.

🎯 Навыки + гибкость = готовое решение
Никаких универсальных лекций для всех. Строим индивидуальные траектории: начинающий специалист не тратит время на то, что нужно опытному, а мидл прокачивает только то, что нужно для перехода на следующую ступень.

Как это выглядит у нас: гибридные форматы, которые встраиваются в рабочий процесс, — короткие онлайн-модули, живые воркшопы и практика на реальных кейсах. Вы приходите с задачей («ускорить адаптацию новичков» или «прокачать аналитиков в работе с данными»), а мы отдаём готовый результат — команду, которая работает быстрее. Это и есть обучение под ключ.

🤖 ИИ — не магия, а инструмент эффективности
ИИ-агенты, вайбкодинг, автоматизация рутины — эти навыки нужны компании уже сейчас. Учим не «понимать нейросети», а применять их в работе: экономить время и повышать эффективность каждого сотрудника и всей команды, чтобы быстрее достигать бизнес-целей.

⚡️ Микрообучение и операционная эффективность
На трёхмесячный курс у сотрудников времени нет, а на 5–10 минут в день между задачами — есть. Упаковываем сложные темы в короткие симуляторы и тренажёры с фокусом на главном: как сократить издержки и оптимизировать ресурсы.

📈 Data-driven: никаких догадок
Почему повышаем Иванова, а не Петрова? Раньше решала интуиция, теперь — аналитика навыков. Помогаем выстроить систему, где найм и ротация опираются на данные о реальных компетенциях.

Итог простой: пока многие тратят бюджет на формальные программы, которые не меняют рабочие процессы, вы можете построить систему, которая напрямую влияет на прибыль.

👉 Готовы обсудить, как внедрить это у вас? Оставьте заявку по ссылке

🎁 При обращении до конца октября дадим 15% скидку на разработку и запуск программы, а также на наши текущие курсы при оплате от компании (кроме программ с вузами).

📍 Оставить заявку

Разбираемся в технологиях и проектируем системы

Каждая покупка, просмотр товара или попытка оплаты создает новое событие, а все вместе они складываются в непрерывный поток данных. Прежде чем выбирать брокер для его передачи, нужно понять, как быстро бизнесу нужен результат обработки, какую нагрузку предстоит выдерживать и что может пойти не так.

Подробнее о том, как правильно выбрать брокер в зависимости от ситуации, рассказали в карточках и в статье «Обработка данных в реальном времени: Kafka, RabbitMQ и потоковая аналитика».

А проектировать системы и аргументировать технические решения учим на курсе «Системный дизайн» в karpovꓸcourses. Программа рассчитана на специалистов среднего уровня и выше, а также руководителей.

За 5 недель вы научитесь:
✔️ собирать требования и оценивать нагрузку;
✔️ проектировать архитектуру и масштабировать системы;
✔️ выбирать решения для хранения данных, поиска и кэширования;
✔️ разбираться в архитектурных подходах и проектировать системы под конкретные задачи;
✔️ готовиться к собеседованиям по System Design.

Хотите систематизировать знания и увереннее решать архитектурные задачи? Присоединяйтесь! Старт потока уже завтра, 22 октября 🧡