Rivalry2

HTML Diff

1 added 1 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-02-20

1 <p><strong>СТАРТ ПОТОКА</strong><strong>сразу после покупки</strong></p>

2 <p><strong>ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ</strong><strong>ОТ ЭКСПЕРТОВ</strong></p>

3 <p>УМЕРЕННАЯ НАГРУЗКАдо 8 часов в неделю</p>

4 <p>длительностьВ своем темпе</p>

5 <h2>Принятие решений на основе данных</h2>

6 <p>> Научитесь управлять бизнесом, командами и процессами, опираясь на точные данные</p>

7 <p>> Усовершенствуйте свои навыки менеджера или руководителя за несколько месяцев</p>

8 <h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>

9 <p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>

10 <h2><strong>Как данные помогают принимать решения</strong>//</h2>

11 <h3>➝ Повышают качество</h3>

12 <h3>➝ Ускоряют процесс</h3>

13 <p>Даже когда данные еще можно обрабатывать вручную, это требует слишком много времени и ресурсов. Инструменты аналитики позволяют минимизировать операционные затраты и повысить скорость принятия решений.</p>

14 <p>Большие объемы данных сложно охватить команде даже очень хороших специалистов. Аналитические инструменты позволяют представить данные в максимально сжатом формате и при этом сохранить суть, важную для принятия решения.</p>

15 <h3>➝ Сокращают рутину</h3>

16 <p>Аналитика и машинное обучение помогают определить логику принятия решений и на основе ее автоматизировать процесс. Вместо того, чтобы выполнять повторяющиеся действия, команда сможет направить свои таланты на решение более творческих задач.</p>

17 <h3>➝ Дают больше обоснований</h3>

18 <p>Когда в процессе принятия решений больше фактов и проверенной информации, а не эмоций и интуиции, вектор развития бизнеса становится более четким.</p>

19 <p>Сначала необходимо выстроить аналитическую культуру в компании - на этом этапе используются базовые инструменты аналитики, которые помогают получать максимальный результат за минимальное время.</p>

20 <p>Data Driven подход на разных этапах развития компании может быть реализован разными способами</p>

21 <p>Наконец, инструменты Deep Learning позволяют эффективно работать с сырыми и неструктурированными данными, когда в этом появляется необходимость.</p>

22 <p>После развития аналитической культуры подключаются инструменты Machine Learning, которые позволяют более эффективно использовать данные.</p>

23 <p>Именно такая последовательность помогает грамотно использовать ресурсы компании. Поэтому менеджер обязательно должен понимать принципы аналитики, даже если в компании есть Data Science команда.</p>

24 <h2><strong>Кому подойдет курс</strong>//</h2>

25 <ul><li>Разберетесь с тем, как использовать Data Science для эффективного менеджмента</li>

26 </ul><ul><li>Научитесь находить точки роста продукта благодаря данным</li>

27 </ul><h3>Продакт-менеджер</h3>

28 <h3>Руководитель/ Team Lead</h3>

29 <h3>Менеджер</h3>

30 <h3>Предприниматель</h3>

31 <ul><li>Начнете принимать решения на основе данных и увидите результат в метриках</li>

32 </ul><ul><li>Повысите свою компетентность до уровня крупных компаний</li>

33 </ul><h2>чему научитесь?</h2>

34 <p>Внутри курса - два блока: Аналитика и Data Science. Вы можете выбрать один из них или полностью погрузиться в тему data-driven подхода.</p>

35 <p>Разберетесь, как работает аналитика - освоите необходимый минимум, сможете понять, что происходит с продуктом на разных стадиях жизненного цикла, научитесь эффективно взаимодействовать с аналитиками</p>

36 <p>Узнаете, какие бывают метрики и данные, и как они связаны друг с другом</p>

37 <p>Поймете, как формулировать продуктовые гипотезы, приоритизировать их и проверять</p>

38 <p>Освоите навык перевода с языка данных на бизнес-язык и обратно</p>

39 <p>Научитесь презентовать решения руководству и команде с опорой на данные</p>

40 <p>Разберетесь, как работают модели машинного обучения, и как применять их с пользой для бизнеса</p>

41 <p>Узнаете, как формулировать и приоритизировать задачи, а также оценивать их финансовый эффект</p>

42 <p>Поймете, почему так важны тестирование и мониторинг моделей</p>

43 <p>Освоите навыки сбора, разметки и анализа данных, которые позволят погрузиться в тему более глубоко</p>

44 <h2>Готовы начать обучение?</h2>

45 <p>Оставьте заявку - мы расскажем, что нужно, и поможем подобрать подходящий курс</p>

46 <h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>

47 <p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>

48 <h2>программа курса //</h2>

49 <h3>Блок Аналитика</h3>

50 <ul><li>Квизы после каждого урока</li>

51 <li>3 задания с обратной связью от экспертов</li>

52 <li>1 финальный проект</li>

53 </ul><p>С обратной связью от экспертов</p>

54 <h3>Блок Data Science</h3>

55 <ul><li>Квизы после каждого урока</li>

56 <li>2 задания с обратной связью от экспертов</li>

57 <li>1 финальный проект</li>

58 </ul><p>С обратной связью от экспертов</p>

59 <h2><strong>Посмотреть программу полностью</strong>:</h2>

60 <p>Оставьте заявку - мы отправим подробное описание блоков<strong></strong><strong>Аналитики и Data Science</strong></p>

61 <h2>преподаватели //</h2>

62 - <p>Head of ML Laboratory, Альфа-Банк</p>

62 + <p>Managing AI Director в СБЕР</p>

63 <p>Выжмите максимум из накопленных данных</p>

64 <p>Руководитель аналитики международного Яндекс.Поиска</p>

65 <p>Постройте фундамент для data-driven культуры</p>

66 <h2>Как организован процесс обучения /?/</h2>

67 <p>Вся необходимая инфраструктура, все лекции и дополнительные материалы на собственной платформе karpov.courses</p>

68 <h3>Удобная платформа</h3>

69 <p>> Образовательные материалы курса заранее записаны> К каждой видеолекции есть текстовый конспект> Все записи остаются у вас после окончания курса> Вы тратите на учебу в среднем 6-8 часов в неделю</p>

70 <h3>Занятия в комфортное время</h3>

71 <p>> Все темы разбираем на практике> Квизы на закрепление темы после каждого урока> 5 практических заданий с ревью (3 в блоке Аналитика, 2 в блоке Data Science)> 2 финальных проекта по итогам каждого блока (1 в блоке Аналитика, 1 в блоке Data Science)</p>

72 <h3>Отработка навыков на практике</h3>

73 <h3>Обратная связь и поддержка</h3>

74 <p>> Отвечаем на вопросы, помогаем с заданиями и даём качественную обратную связь.</p>

75 <p>> Помогаем сохранить мотивацию и дойти с нуля до конца обучения.</p>

76 <p>Вся необходимая инфраструктура, все лекции и дополнительные материалы на собственной платформе karpov.courses</p>

77 <h3>2. Удобная платформа</h3>

78 <p>> Образовательные материалы курса заранее записаны> К каждой видеолекции есть текстовый конспект> Все записи остаются у вас после окончания курса> Вы тратите на учебу в среднем 6-8 часов в неделю</p>

79 <h2>1. занятия в комфортное время</h2>

80 <p>> Все темы разбираем на практике> Квизы на закрепление темы после каждого урока> 5 практических заданий с ревью (3 в блоке Аналитика, 2 в блоке Data Science)> 2 финальных проекта по итогам каждого блока (1 в блоке Аналитика, 1 в блоке Data Science)</p>

81 <h2>3. Отработка навыков на практике</h2>

82 <p>> Отвечаем на вопросы, помогаем с заданиями и даём качественную обратную связь.> Помогаем сохранить мотивацию и дойти с нуля до конца обучения.</p>

83 <h2>4. обратная связь и поддержка</h2>

84 <h2>Вам будут помогать >></h2>

85 <h3>Эксперты-практики</h3>

86 <p>Специалисты с опытом в индустрии делятся опытом и помогают справиться с задачами.</p>

87 <p>Они понимают все сложности и вопросы, все они сами прошли наши курсы - а значит, им знаком тот путь, который проходите сейчас вы!</p>

88 <p>Оценивают проделанную работу и дают развернутую обратную связь</p>

89 <h3>Справедливые ревьюеры</h3>

90 <p>Следят за прогрессом обучения, всегда готовы поддержать, подбодрить и помочь в решении организационных вопросов.</p>

91 <h3>Внимательные кураторы</h3>

92 <p>Умеют объяснять сложные вещи простыми словами.</p>

93 <h3>Опытные преподаватели</h3>

94 <h2><strong>Документы после выпуска</strong>//</h2>

95 <p>> Упаковывайте полученный опыт в портфолио</p>

96 <p>> Получайте сертификаты на русском и английском языках</p>

97 <h2>стоимость обучения >></h2>

98 <p>> В своем темпе> 3 практических задания с проверкой экспертов> Финальный проект> Ежедневная поддержка от кураторов и экспертов> Бессрочный доступ к материалам курса</p>

99 <p>> В своем темпе> 2 практических задания с проверкой экспертов> Финальный проект> Ежедневная поддержка от кураторов и экспертов> Бессрочный доступ к материалам курса</p>

100 <p>> В своем темпе> 5 практических заданий с проверкой экспертов> 2 финальных проекта> Ежедневная поддержка от кураторов и экспертов> Бессрочный доступ к материалам курса</p>

101 <p>при рассрочке на 24 месяца</p>

102 <p>Полное погружение в Data-driven</p>

103 <p>при рассрочке на 24 месяца</p>

104 <p>при рассрочке на 24 месяца</p>

105 <h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>

106 <p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>

107 <h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>

108 <p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>

109 <h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>

110 <p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>

111 <h2>Оплачивайте курс так, как удобно: единовременно со скидкой до 16% или в рассрочку</h2>

112 <h2>Беспроцентная рассрочка или оплата частями от наших партнёров:</h2>

113 <p>Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии - обучение может оплатить ваш работодатель</p>

114 <h2>Повышайте квалификацию за счёт компании</h2>

115 <p>Можно вернуть до 13% от стоимости обучения</p>

116 <h2>Налоговый вычет</h2>

117 <p>Если за две недели курс вам не подойдёт, вернем полную стоимость. Позже - за вычетом пройденных уроков</p>

118 <h2>Не подойдёт - вернём оплату</h2>

119 <p>Выберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты - от 4 до 24 месяцев</p>

120 <h2>Оформите международную оплату</h2>

121 <p>Если вы хотите оплатить обучение из-за рубежа, оста вьте заявку - мы с вами свяжемся и подскажем, как это сделать.</p>

122 <p>Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца.<a>Как мы это считали</a></p>

123 <p>Школа основана аналитиками данных</p>

124 <p>Анатолий Карпов работал ведущим аналитиком в Mail.Ru и VK, создал онлайн-курсы по анализу данных, которые прослушали более 200 000 человек, и знает, как объяснять сложные вещи простыми словами.</p>

125 <p>Обучают практикующие эксперты</p>

126 <p>Авторы курсов - топовые специалисты в компаниях, где применяются лучшие практики рынка. Из года в год одни и те же люди следят за обновлениями программ в соответствии с требованиями рынка и лично отвечают за качество обучения.</p>

127 <p>Мы даем актуальные знания</p>

128 <p>В программах курсов - только необходимые инструменты и практика на реальных задачах. Вы не будете тратить время на изучение того, что не понадобится вам в работе.</p>

129 <p>В Data Science-комьюнити школы уже более 10 000 человек - в том числе студенты, выпускники, преподаватели. Со всеми можно ежедневно общаться в чате - поддерживать друг друга, делиться опытом, спрашивать совета.</p>

130 <p>Школа основана аналитиками данных</p>

131 <p>Анатолий Карпов работал ведущим аналитиком в Mail.Ru и VK, создал онлайн-курсы по анализу данных, которые прослушали более 200 000 человек, и знает, как объяснять сложные вещи простыми словами.</p>

132 <p>Обучают практикующие эксперты</p>

133 <p>Авторы курсов - топовые специалисты в компаниях, где применяются лучшие практики рынка. Из года в год одни и те же люди следят за обновлениями программ в соответствии с требованиями рынка и лично отвечают за качество обучения.</p>

134 <p>Мы даем актуальные знания</p>

135 <p>В программах курсов - только необходимые инструменты и практика на реальных задачах. Вы не будете тратить время на изучение того, что не понадобится вам в работе.</p>

136 <p>В Data Science-комьюнити школы уже более 10 000 человек - в том числе студенты, выпускники, преподаватели. Со всеми можно ежедневно общаться в чате - поддерживать друг друга, делиться опытом, спрашивать совета.</p>

137 <h2>FAQ >></h2>

138 <h2>Остались вопросы?</h2>

139 <p>Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.</p>

140