Аналитика и Data Science в школе Karpov Courses

Онлайн-курсы по аналитике и Data Science в школе Karpov Courses: программы, цены и отзывы учеников. Сравните курсы школы и выберите подходящий. Каталог 2026 года.

Отображаются 1-15 из 22

Активны:

AI-first разработка на Python

Соберете и настроите свою профессиональную среду для разработки с агентами: от написания кода до ревью, автотестов и проверки безопасности.
  • Обучение работе с ИИ
Для новичков

Принятие решений на основе данных и ИИ

Научитесь принимать бизнес-решения с помощью современных ИИ-инструментов — от исследовательских агентов до генеративной аналитики.
  • Обучение работе с ИИ

ИИ-автоматизация: проектирование и запуск агентных систем

Здесь учат проектировать ИИ-системы под рабочий процесс. Все артефакты курса строятся вокруг вашей роли и задач. В конце вы получите работающий прототип агентной системы под ваши рабочие задачи.
  • Обучение работе с ИИ

Нейросети для работы

Научитесь использовать нейросети для рабочих задач. Практический курс по промпт-инжинирингу и созданию ИИ-агентов от Карпов Курсы.
  • Обучение работе с ИИ
  • Старт 12 ноября

RAG-боты и агенты LLM (большие языковые модели)

Это практический интенсив, на котором вы шаг за шагом пройдёте путь от простой no-code сборки до локального приложения с поиском по документам, подключением сервисов и Telegram-интерфейсом.

Симулятор Аналитика

Симулятор «Аналитика» — это 2 месяца практики на реальных задачах для полного погружения в тему и закрепления полученных теоретических знаний. Работайте с полным стеком технологий для анализа данных и настоящей инфраструктурой, получайте поддержку экспертов, повышайте свой уровень и стройте успешную карьеру в сфере науки о данных (Data Science).

Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)

Программа «Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)» нацелена на подготовку студентов к продвинутым курсам в области NLP, CV и обработки аудио, предоставив им твердую базу в области глубокого обучения (DL). За 4 месяца обеспечим понимание основных концепций и навыков, необходимых для работы с различными задачами глубокого обучения в мультидоменной среде.
Для профессионалов

Продвинутое машинное обучение

Программа «Продвинутое машинное обучение» предназначена для специалистов с опытом в сфере машинного обучения и учит решать нестандартные задачи бизнеса. Выбирайте один или несколько из 6 модулей и решайте сами, какие навыки и инструменты осваивать в рамках курса.
Для новичков

Инженер данных с нуля

Курс «Инженер данных с нуля» — программа, которая позволит освоить востребованную профессию за 6 месяцев. Осваивайте востребованные инструменты, решайте нестандартные задачи, отрабатывайте навыки на реальных кейсах и используйте симулятор собеседований в рамках курса, чтобы качественно подготовиться к встрече с работодателями.

Инженер данных

Программа «Инженер данных» предназначена для аналитиков, инженеров данных, BI - и бэкенд-разработчиков. За 5 месяцев онлайн-обучения узнаете, как подбирать эффективные инструменты под любые задачи обработки данных, освоите актуальные для сферы инструменты и защитите проект, которым вы сможете дополнить свое резюме.
Для профессионалов

Продвинутая аналитика данных

Программа «Продвинутая аналитика данных» разработана для аналитиков уровня junior и middle, которые хотят повысить свой грейд. Изучайте продвинутые эксперименты и методы машинного обучения, учитесь работать с командой DWH и осваивайте продуктовый подход на курсе karpov. courses.
Аналитика больших данных
Karpov Courses 24 мес.

Аналитика больших данных

Магистратура ВШЭ и Karpov. courses — это прикладная программа обучения на базе фундаментальных знаний. Вы научитесь решать аналитические задачи на продвинутом уровне, строить BI-системы, разбираться в инфраструктуре для работы с данными и создавать ML-модели. Академическая экспертиза ВШЭ сочетается с актуальными практиками в гибком формате.

Системный аналитик

Курс «Системный аналитик» поможет вам за 3 месяца освоить базовые навыки и начать карьеру в IT! На выходе с курса вы получите портфолио выполненных проектов, а наши HR-специалисты расскажут все о поиске работы и поделятся актуальными каналами с вакансиями от компаний-партнеров.

Бесплатные курсы

Расширенный фильтр
Все категории
Аналитика и Data Science 502
ИИ и нейросети
252
Аналитика данных и BI
111
Data Science и машинное обучение
89
Продуктовая и бизнес-аналитика
71
Инженерия данных
30
Школы
Цена
Тип
Сложность
Документ
Длительность (можно несколько)
Рейтинг
Формат занятий
Поддержка
Карьера
Подборки
Найдено 22 курса

Аналитика данных — один из самых быстрорастущих сегментов IT в Беларуси. Минские продуктовые команды ПВТ-резидентов и российские заказчики на удалёнке активно ищут аналитиков и Data Scientist'ов. Junior-аналитик в Минске стартует от 1800 BYN, middle 3500–5500, senior-аналитик и Data Scientist уверенно выходят на 7000 BYN и выше.

Зачем учить аналитику в Беларуси

Аналитика — один из самых «удалёночных» профилей IT. Вам не нужно географически находиться в офисе компании: вся работа строится вокруг данных, запросов и дашбордов. Это значит, что контракт после обучения можно получить не только в Минске или Бресте, но и удалённо в российских продуктовых командах или ПВТ-резидентах.

По сравнению с разработкой, аналитика проще на входе: за 4–6 месяцев реально дойти до Junior-позиции, если заниматься по 10–15 часов в неделю и решать задачи руками, а не только смотреть лекции.

Какой стек учить

  • SQL. Первое, что спросят на любом собеседовании. Без него вакансия не закроется.
  • Python. Pandas для обработки таблиц, Matplotlib и Seaborn для графиков. Базовая автоматизация.
  • Power BI / Tableau. Визуализация метрик и построение дашбордов для бизнеса.
  • Статистика и A/B-тесты. Умение отличать сигнал от шума — то, за что платят middle и выше.
  • Machine Learning. Для перехода из аналитики в Data Science: scikit-learn, базовые алгоритмы.

Как устроены онлайн-курсы

Большинство школ работают по схеме: видеолекции, практика на реальных датасетах, менторская обратная связь, итоговый проект. Курс Junior-аналитика длится 4–8 месяцев, курс Data Science — 10–14. За это время вы проходите путь от первой SELECT-строчки до полноценного кейса в портфолио на GitHub.

Крупные онлайн-школы (Skillbox, Яндекс Практикум, Нетология, GeekBrains, Skillfactory) принимают студентов из Беларуси. Весь процесс идёт удалённо: лекции, ревью кода ментором, групповые проекты, защита диплома через видеосвязь.

Что вы получите на выходе:
  • 2–3 проекта на GitHub с разбором реальных кейсов (отток, воронка, A/B-тест).
  • Уверенный SQL, pandas и один инструмент визуализации.
  • Понимание базовой статистики: доверительные интервалы, p-value, метрики качества.
  • Подготовку к Junior-собеседованиям и помощь с резюме.

На что смотреть при выборе курса

Первое — качество практики. Сильный курс заставляет вас писать SQL каждый день, а не смотреть, как это делает преподаватель. Второе — менторская обратная связь: живой ревьюер, который смотрит ваши решения и объясняет, почему можно было лучше. Третье — итоговый проект: он попадёт в ваше портфолио и будет работать на вас месяцами после окончания курса.

Отзывы старше двух лет почти не показательны: стек и требования к аналитикам меняются быстро. Смотрите кейсы выпускников за последние 12 месяцев.

Что важно проверить перед оплатой

  1. Кто проверяет домашние задания: автотесты или живой ментор. Живой ментор ценнее.
  2. Есть ли пробный модуль или возврат в первые две недели — страховка от неподходящего курса.
  3. Какие кейсы есть в портфолио выпускников и на каких датасетах они работали.
  4. Совпадает ли стек (SQL, Python, BI-инструмент) с тем, что востребован на рынке.
  5. Есть ли карьерный модуль с mock-интервью и помощью с резюме.

Реально ли найти работу после курсов

Реально, но требует активности. После окончания обучения уходит ещё 1–3 месяца на тестовые задания, собеседования и доработку портфолио. Те, кто параллельно решают задачи на StrataScratch и DataCamp, получают первый оффер в среднем за 2–3 месяца после защиты диплома.

Аналитика — самый «удалёночный» профиль в IT: вся работа строится вокруг данных и SQL-запросов, а не вокруг офиса. Junior-аналитик в Беларуси может выйти на оффер за 4–6 месяцев интенсивной учёбы, и это редкий случай, когда смена профессии после 30 не требует героических усилий. Главное — каждый день писать код руками, а не смотреть лекции в фоне.

Промокод скопирован