karpov.courses
رفتن به کانال در Telegram
Школа науки о данных для любого уровня подготовки. Учим актуальным навыкам с акцентом на практику Программы: https://to.karpov.courses/Vy4YuQ Чат для общения: @karpovcourseschat Регистрация в РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b592291bca1d7fe17570a8
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام karpov.courses
کانال karpov.courses (@karpovcourses) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 27 448 مشترک است و جایگاه 7 023 را در دسته آموزش و رتبه 23 540 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 27 448 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 22 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -65 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 3 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید شده (به صورت رسمی توسط تلگرام)
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.83% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.41% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 697 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 485 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 8 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند аналитика, magnit, karpovꓸcourses, данными, llm تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Школа науки о данных для любого уровня подготовки. Учим актуальным навыкам с акцентом на практику
Программы: https://to.karpov.courses/Vy4YuQ
Чат для общения: @karpovcourseschat
Регистрация в РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b592291bca1d7fe17570a8”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 23 سپتامبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته آموزش تبدیل کردهاند.
27 448
مشترکین
+324 ساعت
+147 روز
-6530 روز
آرشیو پست ها
27 448
+6Этот 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
27 448
+4Видели 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
27 448
+3
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
27 448
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
27 448
+1
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
27 448
Repost from MAGNIT TECH career
🎙 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 сейчасЭкспертов 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 ❤️
27 448
+6Экспресс-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
27 448
+3
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
27 448
+1
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.
27 448
+1
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.
27 448
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 ✅
27 448
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
27 448
+7
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
27 448
👩🎓👩🎓👩🎓👩🎓 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 обученияКогда: 16 сентября в 19:00 мск 📍 Записаться
27 448
+2
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.
27 448
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
27 448
+6
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.
27 448
👩🎓👩🎓👩🎓👩🎓 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
