Перейти к содержимому
Karpov.Courses — логотип школы
Karpov.Courses

Знакомство с онлайн-магистратурой «Аналитика больших данных»

Бесплатный вводный мини-курс Karpov.Courses о совместной онлайн-магистратуре НИУ ВШЭ и Karpov.Courses «Аналитика больших данных». Он рассказывает, как устроены программа и обучение, как поступить, какие есть льготы для студентов и где можно работать после выпуска.

Уровень
Все уровни
Формат
Онлайн
Программа
7 модулей
Навыки

Чему вы научитесь на курсе

  • Понять, как устроена онлайн-магистратура «Аналитика больших данных» НИУ ВШЭ и Karpov.Courses
  • Оценить, подходят ли вам нагрузка, требования и уровень подготовки программы
  • Разобраться, чем магистратура отличается от ДПО и можно ли поступить без опыта в нише
  • Увидеть, как проходит обучение, на примере реального урока
  • Узнать о профессии аналитика данных и особенностях разных специализаций
  • Разобраться в поступлении и льготах для студентов
Программа

Программа курса

7 модулей

Тема вводного курса; на странице указано только название.

  1. Темы вводного курса
  2. Семь тем из блока «Какие темы разберем на курсе» на странице
  3. 1

    Обзор программы и будущая карьера

    Вводный
  4. 2

    Почему магистратура, а не ДПО

  5. 3

    Можно ли поступить без опыта в нише

  6. 4

    Как проходит обучение на примере реального урока

  7. 5

    Профессия аналитика данных и особенности разных специализаций

  8. 6

    Поступление в онлайн-магистратуру

  9. 7

    Какие есть льготы для студентов

Состав модулей зависит от тарифа. Точную программу уточняйте у школы.

Оценка редакции

Плюсы и минусы курса

Сильные и слабые стороны программы — и честные оговорки по каждому минусу

Плюсы · 5
  • Курс полностью бесплатный — по FAQ страницы, он сделан, чтобы облегчить решение о поступлении
  • Семь тем: от обзора программы и карьеры до поступления и льгот для студентов
  • Видеолекции и подробные конспекты можно смотреть в любое удобное время
  • Пример реального урока магистратуры — чтобы увидеть формат обучения до поступления
  • Среди авторов — преподаватели ФКН НИУ ВШЭ и генеральный директор Karpov.Courses (по данным страницы)
Минусы · 2
  • Это ознакомительный курс о программе магистратуры: страница описывает темы о программе, обучении и поступлении, а обучения работе с данными не обещает.

    Страница так его и позиционирует — чтобы принять взвешенное решение о поступлении; сама программа магистратуры описана на отдельной странице школы.

  • Объём курса в часах и документ об окончании на странице не названы.

    Мини-курс можно начать в любой удобный момент, а видеолекции и конспекты — смотреть в любое удобное время.

Обзор помог понять, подходит ли курс?

Одно нажатие, без регистрации. Ответ увидят те, кто будет выбирать курс после вас.

Ваш ответ здесь будет первым.

Аудитория

Кому подойдёт курс

Подойдёт вам
  • Тех, кто пока не выбрал программу для изучения и рассматривает варианты
  • Тех, кто готов поступить на совместную программу НИУ ВШЭ и Karpov.Courses, но хочет бесплатно узнать о ней подробнее
  • Тех, кто задумывается о смене профессии и изучает разные направления для развития
Нужно для старта
  • Регистрация на образовательной платформе Karpov.Courses (или существующая учётная запись)
  • Требований к подготовке на странице не заявлено
Кто учит

О школе «Karpov.Courses»

Страница школы: все курсы и профиль →Аналитика данных: все программы школы →

Преподаватели

Авторы курса — Анатолий Карпов (генеральный директор Karpov.Courses), Нерсес Багиян (руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB, преподаватель машинного обучения на ФКН НИУ ВШЭ), Анастасия Зеленова и Евгений Паточенко (старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ) — по данным страницы.

Команда школы

Курс состоит из видеолекций и конспектов; сопровождение кураторами на странице не заявлено.

Другие программы школы

Аналитик данных с ИИ
от 89 000 ₽
Продвинутая аналитика данных
от 129 000 ₽
Продвинутое машинное обучение
от 69 000 ₽
Гарантии

Условия возврата средств

Право на возврат закреплено законом (ст. 32 ЗоЗПП) — независимо от условий договора

Условия оплаты и возврата платных программ — в оферте karpov.courses/terms-of-use. ToolFox не участвует в финансовых расчётах между учеником и школой.

Оплата

Доступность для России

Курс бесплатный, оплата не требуется. Обучение в Karpov.Courses — электронное, с дистанционными технологиями, язык обучения — русский.

Мнения

Отзывы и оценки

Только реальные отзывы посетителей ToolFox — оставьте свой и помогите другим выбрать

Отзывов пока нет

Расскажите о программе или о самой школе. Без почты и пароля · публикуем после проверки, обычно за 1–2 дня

Вопросы

Частые вопросы о курсе

Ответы на главные вопросы перед записью

Чем этот мини-курс отличается от магистратуры «Аналитика больших данных»?
По FAQ страницы, это бесплатный вводный курс, который рассказывает об основной программе — онлайн-магистратуре Karpov.Courses и НИУ ВШЭ по большим данным: о преподавателях, темах и карьерных перспективах после выпуска. Сама магистратура — отдельная программа, вся информация о ней на странице karpov.courses/big-data-analytics.
Какие темы разбирают на курсе?
На странице семь тем: обзор программы и будущая карьера; почему магистратура, а не ДПО; можно ли поступить без опыта в нише; как проходит обучение на примере реального урока; профессия аналитика данных и особенности разных специализаций; поступление в онлайн-магистратуру; какие есть льготы для студентов.
Как пройти мини-курс и сколько это стоит?
По FAQ страницы, нужно зарегистрироваться на учебной платформе LMS Karpov.Courses или использовать уже действующую учётную запись. Вводный мини-курс полностью бесплатный: школа пишет, что сделала его, чтобы облегчить принятие решения о поступлении в магистратуру. Начать проходить его можно в любой удобный момент.
В каком формате проходит курс?
Материалы доступны на платформе школы: это видеолекции и подробные конспекты, которые, по описанию страницы, можно смотреть в любое удобное время и в формате, который больше подходит. Обучение в Karpov.Courses — электронное, с дистанционными технологиями, на русском языке. Длительность курса в часах страница не называет.
Кто авторы курса?
В блоке «авторы курса» — Анатолий Карпов (генеральный директор Karpov.Courses, автор онлайн-курсов по аналитике данных и машинному обучению), Нерсес Багиян (руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB, преподаватель машинного обучения на ФКН НИУ ВШЭ), Анастасия Зеленова и Евгений Паточенко (старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ). Регалии — по данным страницы.
Выдают ли документ после вводного курса?
На странице вводного курса документ об окончании не заявлен. Страница пишет о дипломе магистра НИУ ВШЭ, но это документ самой магистратуры, а не мини-курса. Karpov.Courses работает по образовательной лицензии № Л035–01298–77/00179689 от 11.04.2022, выданной Департаментом образования и науки г. Москвы.

Заинтересовала программа?

Запись — на сайте школы: актуальные тарифы, рассрочка и условия возврата.

Информация о курсе обновлена: 17 сентября 2026 г.

Об этом обзоре: ToolFox — партнёрский агрегатор онлайн-курсов. Мы собираем структурированную информацию о программах разных школ и можем получать вознаграждение от школы, если вы записываетесь по ссылке с нашего сайта. На цену для вас это не влияет. Решение о записи вы принимаете самостоятельно на основе этого обзора и собственного исследования.