karpov.courses

Этот фреймворк Google вышел за пределы корпорации TensorFlow сделали для компании ещё в 2015 году, чтобы улучшить обработку данных и создать более эффективные алгоритмы машинного обучения. Но проект стал открытым, поэтому теперь разработчики используют TensorFlow, чтобы строить и обучать нейросети, обрабатывать и анализировать большие объёмы данных. Больше об использовании библиотеки читайте в карточках. А если с её помощью интересно создать нейросеть для задачи регрессии, открывайте статью — в ней рассказываем, как это осуществить. А освоить машинное обучение с нуля сможете на курсе «Инженер машинного обучения». Он обновлён в мае 2026 года и содержит в себе все актуальные для индустрии инструменты. 📅 Старт занятий — 24 сентября. ↖️ Присоединиться

Видели новый рейтинг 100 лучших университетов России от Forbes? Посмотрите — в первую четвёрку вошли НИУ ВШЭ и ИТМО — вузы, с которыми мы развиваем совместные образовательные программы. Рассказываем о них подробнее в карточках, некоторые курсы стартуют совсем скоро. ↖️ Посмотреть программы обучения можно на нашем сайте

Смотрите, что говорят о «Финансовой аналитике 2.0: от Excel к BI-системам» Этот курс мы разработали вместе со Школой финансов НИУ ВШЭ, чтобы научить вас принимать обоснованные решения на основе данных. За 3 месяца слушатели проходят путь от формулировки проблемы бизнеса и выявления паттернов до создания дашбордов и интерактивных отчётов. В удобное время они изучают видеолекции на платформе karpovꓸcourses, выполняют практические задания и получают персональную обратную связь. А на онлайн-вебинарах вместе с преподавателями Школы финансов НИУ ВШЭ разбирают ключевые темы программы и практические кейсы. За это время слушатели освоят базовые и продвинутые инструменты финансовой аналитики, научатся строить дерево метрик для поиска точек роста бизнеса, проводить регрессионный и факторный анализ, работать с BI-системой DataLens и создавать интерактивные дашборды для мониторинга финансовых показателей. По окончании обучения — 2 практических проекта, удостоверение о повышении квалификации НИУ ВШЭ и сертификат karpovꓸcourses. 📅 Занятия начнутся 24 сентября. Изучайте отзывы в карточках, чтобы узнать о впечатлениях тех, кто уже прошёл этот путь, и присоединяйтесь к программе. ↖️ Записаться

ИИ-агент умеет красиво врать, если собирать его по туториалу из интернета. Приходите на вебинар — с нуля сделаем честного бота, который говорит «не знаю», когда данных нет. 👩‍🎓👩‍🎓👩‍🎓👩‍🎓 Как собрать ИИ-агента, который работает в проде: от no-code прототипа до системы с источниками и контролем На встрече поймете, как создать бота на no-code платформе, безопасно подключить его к базе документов и настроить так, чтобы он указывал источник ответа. Вебинар подойдет всем, кто устал бесконечно писать промпты в ChatGPT и хочет собрать из ИИ эффективный рабочий инструмент. Заодно узнаете, какие системы создают и запускают студенты программы «ИИ-автоматизация: проектирование и запуск агентных систем» от AI Talent Hub ИТМО и karpovꓸcourses.

Спикеры: Игорь Зуриев — руководитель проектов по автоматизации бизнеса и внедрению систем на базе ИИ. Среди клиентов: Лукойл, аэропорт Шереметьево, Трансгаз. Автор программ в Иннополисе и телеграм-канала «Нейросетка» Юлия Лим — менеджер по продукту программ ДПО AI Talent Hub, ИТМО.

Когда: 24 сентября в 19:00 мск 📍 Записаться

Представьте: на календаре середина ноября, а вы умеете выстраивать полный цикл аналитических процессов ✔️ Работать с ClickHouse через Redash ✔️ Создавать продуктовые дашборды в Superset ✔️ Организовывать ETL-процессы при помощи Airflow ✔️ Писать систему алертов для приложения, чтобы отслеживать резкие изменения в продуктовых метриках ✔️ Анализировать A/B-тесты с помощью классических и специализированных статистических методов Представили? А теперь давайте вместе достигнем такого результата на курсе «Симулятор аналитика». Обучение началось 14 сентября, но вы ещё можете присоединиться к программе. Пару кликов — и начнёте путь развития навыков, который продлится 2 месяца. ↖️ Присоединиться к потоку

🎙 Новый выпуск «По ту сторону» – про машинное обучение в ритейле! Еще несколько лет назад бизнес смотрел на машинное обучение как на черный ящик – далеко не все были готовы довериться модели. А уже сегодня ML управляет ценами, ассортиментом и полками тысяч магазинов и влияет на каждого. Разберемся, что случилось за это время, как ИИ уже меняет работу с данными и что требуется от ML-инженера сегодня – вместе с нашими гостями: ⚫️ Максим Покусенко, руководитель центра развития ML-решений MAGNIT TECH ⚫️ Анатолий Карпов, основатель karpov.courses, одной из крупнейших школ по аналитике данных Обсудили:

🟪 Как в «Магните» понимают, где реально нужен ML, а где – нет 🟪 Что в машинном обучении уже стало классикой, а что все еще эксперимент 🟪 Что происходит с агентской разработкой и ИИ-агентами в продакшене прямо сейчас

Экспертов MAGNIT TECH можно не только послушать онлайн, но и пообщаться лично: 18 сентября на MAGNIT TECH NIGHT собираем топовое ИТ-комьюнити. Количество мест ограничено! Смотрите на VK Видео и Rutube, слушайте на Яндекс Музыке – и участвуйте в розыгрыша мерча в конце каждого выпуска ❤️

Экспресс-урок по финансовой грамотности Так не делаем: идти домой пешком, чтобы потом заказать сет премиальных роллов. А так — да: взять комбо курсов со скидкой до 69 000 рублей. 📌 В карточках рассказали о шести комбинациях курсов, но их сильно больше. Поможем выбрать вариант, исходя из ваших карьерных целей. Пишите менеджеру @salesteam_kc

Что делать, если работать аналитиком хочется, а заниматься программированием — нет? Стать системным аналитиком Достаточно разбираться в технологиях и уметь разговаривать с бизнесом на языке информационных технологий. Именно этому вы научитесь на курсе «Системный аналитик». ✅ Подробнее о нём читайте в карточках и оставляйте заявку на обучение на сайте

Есть вопросы о программе по машинному обучению от karpovꓸcourses x AI Talent Hub ИТМО? Делимся свежим отзывом в карточках и напоминаем: следующий поток стартует уже 8 октября, и у вас еще есть время присоединиться к нему. Совместная программа karpovꓸcourses и AI Talent Hub ИТМО «Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта» — это возможность: ✔️ учиться у лучших преподавателей karpovꓸcourses и ИТМО — действующих экспертов крупных компаний; ✔️ получить максимум инструментов для карьерного старта. Вы освоите Python, SQL и классический ML, разберетесь в основах Deep Learning и MLOps, научитесь проводить A/B-тесты, переводить бизнес-задачи на язык машинного обучения и оценивать влияние моделей на продукт; ✔️ сформировать сильное портфолио с двумя MVP-проектами и получить техническую базу, востребованную у работодателей; ✔️ получить доступ к закрытому комьюнити AI Talent Hub ИТМО. Все студенты, успешно завершившие обучение, попадают в закрытое комьюнити, в котором состоят магистранты, Alumni и индустриальные партнеры; ✔️ поступить на бюджетное отделение в магистратуру AI Talent Hub ИТМО. Вы сможете использовать свой финальный проект курса для участия в конкурсном отборе вместо вступительных испытаний ✔️ получить диплом о профессиональной переподготовке ИТМО + сертификат karpovꓸcourses Мы составили программу таким образом, чтобы для обучения не требовалась сильная математическая подготовка: вы последовательно разберётесь во всех этапах — от сбора данных и применения классических алгоритмов до обучения нейросетей и проведения A/B-тестов. ↖️ Если эта сфера вам интересна, сейчас самое время оставить заявку на обучение.

Вам продвинутую аналитику данных или с нуля — для начинающих? 17 сентября стартуют сразу два потока, посвященных аналитике данных. ↖️ Курс «Аналитик данных» — возможность получить востребованную ИТ-профессию, освоить все актуальные навыки, нужные рынку, и зарабатывать от 80 000 рублей уже на старте. ↖️ Курс «Продвинутая аналитика данных» — программа для аналитиков, которые хотят повысить уровень: освоить работу с ВІ-системами, хранилищами данных (DWH), экспериментами и машинным обучением, решая задачи на реальных данных. Выбирайте свой вариант и присоединяйтесь — через 6 месяцев (а может, и раньше) сможете круто поменять карьерный вектор.

От запросов в ChatGPT до работающего MVP на собственном домене С сегодняшнего дня на курсе «Проектирование и запуск ИИ-продукта» будем осваивать современные методы разработки и за 10 недель превращаться из простого пользователя нейросетей в создателя цифровых продуктов. Поможет в этом Ярослав Шуваев — генеральный директор Panteoꓸai, преподаватель karpovꓸcourses и МВА в РАНХиГС, эксперт с опытом топ-менеджмента в Альфа-Банке, Ак Барс Банке, Viasat и МТС. В процессе обучения вы будете работать над проектом, который вам интересен или может быть полезен в дальнейшей работе. ✔️ Вы поймете, для кого и зачем создаете продукт ✔️ Решите, какие функции обязательно нужны в первой версии ✔️ Спроектируете пользовательские сценарии и связи между разделами ✔️ Определите логику экранов и расположение элементов ✔️ Создадите визуальный язык и дизайн-систему продукта Этот курс будет полезен продуктовым дизайнерам, продакт-менеджерам и фаундерам, а также всем, кто хочет разобраться в тонкостях ИИ-разработки. Если это про вас, то присоединяйтесь ✅

Пока Apple объединяет два экрана, мы объединяем два курса 😉 Напоминаем, что до конца сентября действует акция на наши комбо курсов — скидка до 69.000₽. Узнать подробности или выбрать комбо 👉🏻 @salesteam_kc

Что делать, если услышали «Давайте внедрим ИИ»? Перевести лозунг в проверяемую гипотезу: выбрать процесс, определить его уровень автономности и сделать шаг на одну ступень вверх. Объясняем, как это сделать, в карточках. Разбираем все этапы на практике на курсе «ИИ-автоматизация: проектирование и запуск агентных систем». Это наша совместная программа с ИТМО для тех, кто хочет: ✔️ Делегировать рутинные действия. ✔️ Автоматизировать не отдельные задачи, а целые рабочие процессы. ✔️ Подключать ассистента к нужным сервисам и инфраструктуре компании. ✔️ Собирать рабочих агентов без написания кода. Посмотреть программу

👩‍🎓👩‍🎓👩‍🎓👩‍🎓 Предсказываем движение акций MOEX с помощью ML-модели по русскоязычным новостям Хотите собрать первый ML-проект на реальных данных? Приходите на мастер-класс. Научитесь: ✅ Связывать влияние новостей на фондовый рынок  ✅ Превращать заголовки новостей в признаки и объединять их с историей котировок ✅ Построите модель, предсказывающую рост или падение акции на следующей торговой сессии ✅ Разберётесь, как избежать утечки данных при работе с новостями и временными рядами 📌 Разберетесь в реальных навыках ML-инженера, погрузитесь в профессию, оцените свои навыки в профессии и узнаете, как устроена программа karpovꓸcourses и AI Talent Hub ИТМО «Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта». Выпускники данного курса получат возможность поступить на бюджетное отделение магистратуры ИТМО AI Talent Hub.

Спикеры: Юлия Лим — Product Manager программ ДПО AI Talent Hub, ИТМО Денис Гордеев — руководитель группы диалоговых систем в ecomꓸtech, инженер машинного обучения 

Когда: 16 сентября в 19:00 мск 📍 Записаться

Разбор задачи: сборка дизайн-системы Если не читали условие — сначала посмотрите предыдущий пост. Правильный ответ довольно очевиден, но мы разобрали его ниже, чтобы обосновать выбор. А в карточках объяснили, почему не подходят другие два варианта. Хотите больше практики и понимания, как реализовать любые свои идеи с помощью ИИ? Именно об этом наш курс «Проектирование и запуск ИИ-продукта», где Ярослав Шуваев подробно рассказывает, как применять ИИ-инструменты и помогает пройти все этапы ИИ-разработки до работающего MVP. Старт потока — 15 сентября. Почему работает метод архитектора системы👇 ✔️ Компоненты сразу создаются на React, Vue, Angular или Svelte — там, где уже работает команда заказчика. ✔️ Константы фирменного стиля появляются из материалов заказчика: цвета, шрифты, радиусы, сетка, отступы — это не примерные ориентиры, а четкие рамки. ✔️ У агента есть дизайн-гайды, которые релевантны стилю заказчика и поднимают качество результата — их стоит зафиксировать агенту в designꓸmd. ✔️ HTML — привычный формат для агентов: библиотеку можно открыть, отредактировать и отдать в разработку. ✔️ Плагин для Figma импортирует готовую библиотеку обратно — и дизайнеры продолжают работать там, где привыкли. Получается, что заказчик получает и дизайн-систему в Figma, и работающие компоненты в своем фреймворке. Пусть один, а ценности — вдвое больше.

Ml-модель стала лучше по офлайн-метрикам. А продукт станет? Чтобы ответить на этот вопрос, ML-инженеру нужно уметь в A/B-тесты. Освоить этот навык можно еще до первого собеседования — поэтому мы собрали комбо из двух курсов: Инженер машинного обучения + Симулятор А/В-тестов ↖️ ✔️ Инженер машинного обучения Стройте фундамент в машинном обучении и осваивайте весь процесс — от постановки задачи до результата. ✔️ Симулятор А/В-тестов На практике учитесь планировать, запускать и анализировать эксперименты. Разбираете даже сложные случаи: шум, нестабильность метрик, множественные сравнения, перекосы в данных и другие типичные сложности. Заходите в ML не только с умением строить модели, но и с пониманием, как проверить их влияние на продукт и доказать результат. До 30 сентября на наши комбо курсов действует акция — скидка до 69 000 рублей. Узнать подробности или выбрать комбо можно у нашего менеджера 👉 @salesteam_kc

Зачем аналитику знать n!, комбинаторику и теорию вероятностей? Подробно объясняем на курсе «Аналитик данных», где вы научитесь использовать Python и SQL, проводить исследования и проверять гипотезы, применять статистику и теорию вероятностей и превращать данные в понятные инсайты для бизнеса. → Освоите перспективную профессию с нуля за 6 месяцев → Получите доступ к более чем 800 задачам для отработки навыков на практике → В процессе обучения будете работать над проектами, которые станут основой вашего портфолио → Найдете работу быстрее благодаря поддержке Карьерного центра → Будете учиться в комфортном режиме, онлайн из любой точки мира Старт обучения уже 17 сентября. Посмотреть программу 🧡 ↖️ А для тех, кто уже кое-что знает о факториалах — рассказали в карточках, как не допускать ошибок при работе с ними.

👩‍🎓👩‍🎓👩‍🎓👩‍🎓 Финансовая аналитика в эпоху ИИ: что и зачем анализировать Узнайте у эксперта, как финансовые аналитики используют ИИ в работе. Какие задачи спокойно доверяют нейросети, а что предпочитают делать сами. 🔔 Отдельно остановимся на логике построения дерева метрик и приоритизации показателей: как выстроить их так, чтобы задавать ИИ правильные вопросы и корректно интерпретировать ответы для бизнес-решений. В программе — обзор курса «Финансовая аналитика 2.0: от Excel к BI-системам» от karpovꓸcourses и Школы финансов НИУ ВШЭ.

Спикер:  Елена Макеева — заместитель руководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ, обучала команды Газпромнефти, МегаФона и РусГидро.

Когда: 14 сентября в 18:00 мск 📍Записаться