Обзор курса Инженер машинного обучения от Karpov Courses
Содержание
Стоимость и формат обучения
Цены и условия могут меняться. Перед оплатой проверьте их на официальной странице курса.
Динамика ценыЦена выросла на 5 950 ₽119 000 ₽→124 950 ₽Обновлено 16.10.2026
119 000 ₽→124 950 ₽
Курс «Инженер машинного обучения» от Karpov Courses — семимесячная программа на 6 модулей, 69 уроков и больше 600 практических заданий, обновлённая в мае 2026 года. Заходить можно без программистского опыта: из требований — школьная математика, функции и векторы. Ведут курс пятеро действующих специалистов, среди них руководитель направления продвинутой аналитики Raiffeisen CIB и преподаватель ФКН НИУ ВШЭ Нерсес Багиян и руководитель отдела машинного обучения Яндекс Еды Эмиль Каюмов. Базовый тариф — 167 000 ₽ с рассрочкой 6 958 ₽ в месяц на 24 месяца, что даёт ровно ту же сумму: переплаты за рассрочку нет.
В пересчёте на объём это около 278 ₽ за практическое задание. Программа расписана по модулям с указанием уроков, недель и автора, и это позволяет проверить обещания: сумма уроков даёт 69 при заявленных «70+», сумма недель — 28, то есть примерно 6,5 месяца против заявленных семи. Расхождения небольшие, но знать о них до оплаты полезно.
Программа обучения
Первый модуль вводный — что делает ML-инженер: 2 урока и неделя, автор Нерсес Багиян. Второй — прикладная разработка на Python: 14 уроков и 6 недель от Алексея Кожарина, бывшего бэкенд-разработчика Яндекса. Разбираются NumPy, Pandas, FastAPI, Git, PostgreSQL, SQLAlchemy и Airflow. Это принципиальный момент: курс с самого начала учит не тетрадкам в Jupyter, а инженерной части работы.
Третий модуль — машинное обучение: 24 урока и 10 недель, автор Никита Табакаев из Райффайзен Банка. Это ядро программы, больше трети её объёма: scikit-learn, CatBoost, lightGBM и рекомендательные системы. Четвёртый — основы глубокого обучения на 10 уроков и 4 недели: PyTorch и свёрточные сети.
Пятый модуль — статистика и A/B-тесты: 11 уроков и 4 недели от Эмиля Каюмова, с scipy.stats и statsmodels. Шестой — подготовка к собеседованиям: 8 уроков и 3 недели. Наличие отдельного модуля про интервью, а не абзаца в карьерном блоке, заметно отличает программу от большинства курсов на рынке. Финальный проект — система ранжирования публикаций в социальной сети.
Преподаватели курса
Названы пятеро, и каждый закреплён за своими модулями. Нерсес Багиян — руководитель направления продвинутой аналитики Raiffeisen CIB, преподаватель машинного обучения на ФКН НИУ ВШЭ, выпускник Школы анализа данных Яндекса; ведёт вводный модуль и подготовку к собеседованиям.
Алексей Кожарин — старший разработчик, ранее бэкенд-разработчик в Яндексе и ML-инженер в Райффайзенбанке, преподавал в МФТИ. Никита Табакаев руководит командой аналитики в Райффайзен Банке. Алексей Биршерт — руководитель команды по машинному обучению, ранее научный сотрудник ФКН ВШЭ. Эмиль Каюмов — руководитель отдела машинного обучения в Яндекс Еде, преподавал в ВШЭ. Состав собран по принципу «практик плюс преподавательский опыт», и для программы с нуля это удачное сочетание.
Как проходит обучение
Формат асинхронный: материалы открываются три раза в неделю — по понедельникам, средам и пятницам, — видео по 15–40 минут. Такой ритм задаёт темп, но не привязывает к конкретному часу. Доступ к материалам после выпуска бессрочный.
Практика идёт в тренажёре с проверкой. Работают кураторы, эксперты и чат-бот, в тарифах выше базового добавляются вебинары по Kaggle и Git, встречи с экспертами и ревью репозитория на GitHub. Сообщество школы — 27 тысяч подписчиков в Telegram-канале и 15 тысяч в чате. Школа возвращает полную стоимость, если за две недели курс не подошёл.
Сроки, нагрузка и поддержка
Заявленный срок — семь месяцев при нагрузке от 8 до 16 часов в неделю. Расчёт по модулям даёт 28 недель, то есть около 6,5 месяца: обещанный срок с небольшим запасом. Нагрузка сильно смещена к середине — модуль машинного обучения занимает 10 недель из 28.
Тарифов три. Базовый — 167 000 ₽, рассрочка 6 958 ₽ на 24 месяца, что даёт те же 167 000 ₽. Базовый+ — 224 600 ₽ вместо 259 000 ₽, добавляются три месяца практики в «Симуляторе DS», два вебинара, встреча с экспертом, три встречи с карьерным специалистом и ревью GitHub. Продвинутый — 363 500 ₽ вместо 410 000 ₽, включает полный курс Deep Learning Engineer по выбору — NLP или Computer Vision, — шесть встреч с экспертами и персональный чат с HR-специалистом на три месяца. Заявленная скидка при единовременной оплате — 11,5%; расчёт по продвинутому тарифу даёт 11,3%, по Базовому+ — 13,3%.
Практика и результат обучения
Практическая часть — больше 600 заданий и финальный проект: система ранжирования публикаций в социальной сети. Это не учебная задача с готовым датасетом, а полноценный сервис, и именно такие проекты спрашивают на собеседованиях. Для сертификата нужно сдать проект и набрать не менее 50% баллов за домашние задания.
Что реально выносится с курса: модели на scikit-learn, CatBoost и lightGBM, нейросеть на PyTorch, сервис на FastAPI, посчитанный A/B-тест и репозиторий с кодом. Школа приводит статистику: 74% студентов нашли работу благодаря карьерному сопровождению, средний срок трудоустройства — три месяца при соблюдении рекомендаций, и описывает методику расчёта. В отзывах на странице выпускники называют конкретные результаты: BI-аналитик из QIWI перешла на позицию junior Data Scientist, продуктовый аналитик получил оффер на 35% выше текущего оклада. Те же 74% и три месяца школа приводит и на других программах — это общий показатель, а не результат конкретно этого курса.
Какой документ выдают
Выпускники получают сертификаты на русском и английском языках при условии сданного финального проекта и не менее 50% баллов за домашние задания. Доступ к материалам остаётся бессрочным. Для позиций в машинном обучении решающим при найме остаётся портфолио и техническое интервью, к которому в программе есть отдельный модуль.
Сведения о лицензии школы
Образовательные услуги оказывает ООО «Карпов Курсы» на основании лицензии на осуществление образовательной деятельности № Л035-01298-77/00179689 от 11 апреля 2022 года. Реквизиты указаны в подвале сайта; ИНН и ОГРН там не публикуются.
Плюсы и минусы
Плюсы
- Больше 600 практических заданий — около 278 ₽ за задание по базовому тарифу
- Отдельный модуль подготовки к собеседованиям: 8 уроков и 3 недели
- Рассрочка 6 958 ₽ × 24 месяца даёт ровно цену курса — переплаты нет
- Инженерная часть с первых недель: FastAPI, PostgreSQL, Git, Airflow, а не только Jupyter
- Пять преподавателей из Raiffeisen CIB, Яндекс Еды и ФКН ВШЭ, все названы поимённо
Минусы
- Сумма уроков по модулям — 69 при заявленных «70+», сумма недель — 28 при заявленных семи месяцах
- Заявленная скидка 11,5% по расчёту даёт 11,3% на продвинутом тарифе и 13,3% на Базовом+
- Базовый тариф идёт без скидки: 167 000 ₽ и в рассрочку, и одним платежом
- Статистика 74% и три месяца совпадает с другими курсами школы — это общий показатель
- Модуль машинного обучения занимает 10 недель из 28 — график стоит планировать заранее
Кому подойдёт курс
Программа рассчитана на человека, который входит в машинное обучение с нуля и готов к длинной дистанции. Требования на входе честно минимальные — школьная математика, — но семь месяцев по 8–16 часов в неделю предполагают, что решение принято всерьёз.
Второй сценарий — аналитик данных, который хочет перейти в ML. Статистика и A/B-тесты у него уже будут, а вот модуль прикладной разработки и десять недель машинного обучения закроют настоящий разрыв. Третий — разработчик, который идёт в ML со стороны кода: ему Python и FastAPI дадутся легко, а математическая и модельная часть окажутся новыми.
Кому стоит выбрать другое: если интересует аналитика, а не модели, профильнее «Аналитик данных» — он короче и дешевле. Если нужна глубина в нейросетях, смотрите Deep Learning Engineer, который входит в продвинутый тариф этого курса. И если математическая база совсем слабая, стоит начать с бесплатного курса школы «Математика для анализа данных» — он ведут те же преподаватели.
Вывод: стоит ли учиться?
Курс даёт вход в профессию ML-инженера за 167 000 ₽ и примерно 28 недель занятий: Python с инженерной обвязкой, машинное обучение, основы глубокого обучения, статистика и подготовка к интервью, с 600 заданиями, реальным финальным проектом и пятью практиками из крупных компаний. Отсутствие переплаты за рассрочку и подробная разбивка программы делают предложение прозрачным.
До оплаты стоит сравнить тарифы: разница между базовым и продвинутым составляет 196 500 ₽, и за неё добавляется целый курс Deep Learning Engineer плюс индивидуальные встречи. Если бюджет ограничен, базовый вариант закрывает профессию целиком — остальное это ускорение, а не обязательная часть.
Источники
- Страница курса «Инженер машинного обучения» на сайте Karpov Courses
- Сведения об образовательной организации и лицензия Karpov Courses