Обзор курса Основы Python от Karpov Courses
Содержание
Стоимость и формат обучения
Цены и условия могут меняться. Перед оплатой проверьте их на официальной странице курса.
Точная стоимость указана на странице курса.
Посмотреть цену курсаКурс «Основы Python» от Karpov Courses — бесплатная программа на 6 модулей и больше пятидесяти задач для полных новичков. Ведут её три человека, и состав для бесплатного курса неожиданно сильный: основатель школы Анатолий Карпов, ранее ведущий аналитик Mail.Ru и VK, Мария Сомова, разрабатывавшая модели машинного обучения в Рокетбанке и работавшая в VK, и Нерсес Багиян, Head of Data Science в Raiffeisen CIB. По итогам выдаются сертификаты на русском и английском языках.
Старт в любое время, регистрации на платформе достаточно. Школа отдельно помечает, что новые модули появятся позже, — курс развивается, и текущие шесть блоков закрывают базовый синтаксис, а не всю программу целиком.
Программа обучения
Шесть модулей охватывают фундамент языка: переменные и основные типы данных, списки, словари, циклы, условия и функции. Это ровно тот набор, после которого можно читать чужой код и писать простые скрипты — дальше начинаются библиотеки, но без этой базы они бесполезны.
Порядок классический и проверенный: сначала данные, потом структуры для их хранения, потом управление потоком выполнения, в конце — функции как способ не повторять себя. Никаких обходных путей вроде «сразу напишем нейросеть» здесь нет, и для нулевого уровня это правильно.
Практика заявлена цифрой — больше пятидесяти задач. Разбивки по модулям, неделям и урокам страница не приводит, как и длительности: формат самостоятельный, темп определяете вы. Пометка о будущих модулях означает, что программа пока не охватывает объектно-ориентированное программирование, работу с файлами и библиотеки для анализа данных.
Преподаватели курса
Названы трое, и все трое заявлены. Анатолий Карпов — основатель karpov.courses, работал ведущим аналитиком в Mail.Ru и VK, автор курсов с аудиторией в сотни тысяч студентов на образовательных платформах. Мария Сомова разрабатывала модели машинного обучения в Рокетбанке и работала в VK.
Нерсес Багиян — Head of Data Science в Raiffeisen CIB, преподаватель машинного обучения на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ и выпускник Школы анализа данных Яндекса. Присутствие людей такого уровня в бесплатном вводном курсе объясняется просто: это вход в платные программы школы, и качество первого впечатления здесь работает на всю линейку.
Как проходит обучение
Формат онлайн с самостоятельным темпом, старт в любое время после регистрации. Практика идёт в тренажёре — задачи решаются в браузере, устанавливать Python на компьютер для начала не требуется.
Кураторского сопровождения у бесплатных программ школы, как правило, нет: вопросы задаются в общем сообществе, где у школы 27 тысяч подписчиков в Telegram-канале и 15 тысяч в чате. Для базового курса этого обычно достаточно — типовые ошибки новичка разбирались в чате уже сотни раз.
Сроки, нагрузка и поддержка
Ни длительности, ни рекомендованной нагрузки страница не указывает. Практический ориентир: шесть модулей и полсотни задач — это две-три недели по паре вечеров, если заниматься регулярно.
Оплата отсутствует, тарифов и рассрочки нет. Карьерной поддержки и статистики трудоустройства школа по этому курсу не приводит, и это ожидаемо: базовый синтаксис языка сам по себе не профессия, а её предпосылка.
Практика и результат обучения
Практика — больше пятидесяти задач в тренажёре с проверкой. Для шести модулей это плотно: в среднем по восемь-девять задач на тему, то есть каждая конструкция закрепляется не одним примером.
Что реально выносится: умение читать и писать простой код, понимание типов данных и структур, работа с циклами и условиями, написание собственных функций. Для аналитика это порог, после которого становятся доступны pandas и обработка данных; для менеджера — способность понять, о чём говорят разработчики; для школьника или студента — первый язык программирования, изученный по нормальной методике.
Чего курс не даёт: библиотек для анализа данных, объектно-ориентированного программирования и работы с файлами — школа сама помечает, что новые модули появятся позже. Рассчитывать на курс как на полноценную подготовку к работе не стоит, это первый шаг.
Какой документ выдают
По итогам выдаются сертификаты на русском и английском языках, а полученный опыт школа предлагает упаковывать в портфолио. Условия получения на странице не описаны. Для базового курса документ вторичен — ценность в решённых задачах.
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, выданной Департаментом образования и науки города Москвы.
Плюсы и минусы
Плюсы
- Курс полностью бесплатный, с сертификатами на двух языках по итогам
- Больше пятидесяти задач на шесть модулей — по восемь-девять на тему
- Трое названных авторов: основатель школы, ML-разработчик и Head of Data Science в Raiffeisen CIB
- Практика в браузерном тренажёре — устанавливать Python для старта не нужно
- Старт в любое время, темп полностью самостоятельный
Минусы
- Длительность и рекомендованная нагрузка на странице не указаны
- Разбивки задач и уроков по модулям нет
- Программа пока охватывает только базовый синтаксис — школа помечает, что новые модули появятся позже
- Условия получения сертификата не описаны
- Кураторского сопровождения у бесплатного курса нет
Кому подойдёт курс
Курс рассчитан на человека, который никогда не программировал и хочет проверить, пойдёт ли у него вообще. Бесплатный формат для этой задачи идеален: попытка ничего не стоит, а полсотни задач дают честный ответ уже через неделю.
Второй сценарий — аналитик или менеджер, работающий с данными в таблицах, которому нужен следующий инструмент. Python начинается именно с этих шести тем, и без них любой курс по анализу данных превращается в переписывание чужого кода. Третий — студент или школьник: школа прямо называет эту аудиторию, и базовая методика здесь подходит для первого языка.
Кому стоит выбрать другое: если нужна профессия, курс — только первый шаг, дальше идут платные программы школы. Если Python уже знаком на уровне циклов и функций, ничего нового здесь не будет — логичнее сразу браться за библиотеки анализа данных. И если нужен SQL, а не Python, у школы есть бесплатный тренажёр на 150 задач.
Вывод: стоит ли учиться?
Курс даёт базу Python бесплатно и без установки чего-либо: шесть модулей, больше пятидесяти задач в браузерном тренажёре и сертификат на выходе, с тремя авторами уровня основателя школы и Head of Data Science крупного банка. Для проверки собственного интереса к программированию это лучший возможный формат — нулевая цена и быстрый ответ.
Стоит понимать ограничение: программа пока закрывает только синтаксис, и школа честно помечает, что новые модули впереди. Как первый шаг курс работает отлично, как подготовка к работе — нет; продолжение придётся искать в платных программах или в бесплатном курсе школы по математике для анализа данных.
Источники
- Страница курса «Основы Python» на сайте Karpov Courses
- Сведения об образовательной организации и лицензия Karpov Courses