Подробный обзор
Karpov.courses — про аналитику, Data Science и data-роли. Школа не притворяется универсальной, и это удобно: когда направление выбрано, программы легче сравнивать по стеку, а не по обещаниям.
Здесь важны не общие слова про данные, а конкретика: SQL, Python, статистика, ML и характер проектов. Состав блоков нужно сверять со своим уровнем — у аналитика и дата-сайентиста разная подготовка и разные задачи.
Симуляторы — заметная часть подхода: вместо абстрактных упражнений вы работаете в среде, приближённой к рабочей. Это ближе к тому, о чём спросят на собеседовании, чем пересказ теории.
Нагрузка на продвинутых треках высокая, особенно если параллельно закрывать пробелы в математике. Оценить базу лучше по вводным заданиям, чем надеяться разобраться на ходу.
В коротком списке рядом обычно стоят Skillfactory и Практикум. Data-направления есть у всех троих; различаются глубина, формат поддержки и наличие соседних IT-ролей.
Портфолио аналитика убеждает, когда в нём виден ход мысли: откуда данные, что проверяли, какой вывод и почему. Уточните заранее, какие проекты и доступы останутся у вас после окончания курса.