Курсовая работа: как выпускники психфака создали заметную школу data science
«Человек с физтеха вам не всегда поможет войти в IT. Он с седьмого класса мыслит математическими абстракциями. Если вы так не делаете, вам нужен тот, кто прошел этот путь самостоятельно», — рассуждает сооснователь karpov.courses Михаил Серегин, выпускник психфака МГУ и номинант рейтинга Forbes «30 до 30». Основанная им, его другом Бесланом Курашовым и тоже выпускником психфака Анатолием Карповым школа стала лидером в нише обучения data science, или науке о данных — области, в основе которой анализ больших массивов информации и создание моделей, например для прогнозирования спроса.
С 2020 по 2023 год выручка karpov.courses выросла с 18 млн до 417 млн рублей, а среди клиентов появились корпорации, которые готовы платить за обучение своих сотрудников востребованным навыкам работы с данными. Теперь школа хочет «выплывать» за пределы data science и предлагать IT-курсы в непрофильных для себя сферах.
Выбор даты
В названии karpov.courses — фамилия 33-летнего Анатолия Карпова. На момент создания школы у него уже был личный бренд в сфере дата-аналитики, поэтому основатели вместе поддержали такой нейминг. Но как психолога по образованию занесло в data science?
После школы Карпов собирался поступать на математический факультет СПбГУ, но в последний момент передумал, выбрав факультет психологии. Ему хотелось получить «классическое университетское образование» с большим количеством предметов, а на психфаке как раз изучали и математику, и физиологию, и иностранные языки, перечисляет он. На третьем курсе студент увлекся когнитивной психологией. Для описания поведения человека в ней используются в том числе математические модели и нейросети. Карпов рассказывает, что на кафедре преподавали статистику для анализа данных и учили программировать на профильном для этого языке R (язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой). Вскоре он решил, что данные ему гораздо интереснее, чем сама психология, и с головой ушел в data science.
Карпов начал работать в исследовательской группе на психфаке, где занимался статистическим анализом данных. На первом курсе аспирантуры директор Института биоинформатики Николай Вяххи предложил ему разработать и вести курс по статистике в Институте, а вдобавок — записать видеоверсию программы для онлайн-школы Stepik, которой сам же заведовал. В итоге курс оказался востребован не только среди изучающих статистику, но и у тех, кто хотел найти работу в IT. «Требование знать матстат практически всегда есть на позиции аналитика данных или дата-сайентиста», — отмечает Карпов. Так его узнала IT-тусовка.
В том же году Stepik нанял Карпова еще и на позицию аналитика данных для улучшения платформы. В тот период для работы он активно дообучался, проходил на платформе Coursera курсы по языкам SQL и Python, которые тоже помогают собирать и анализировать данные. Спустя почти год Карпов уволился: «Меня тянуло поработать в крупных компаниях». И вскоре он устроился продуктовым аналитиком в команду рекламы и бизнеса в санкт-петербургский офис VK.
Со временем Карпову захотелось создать собственный проект, и в 2019-м он ушел из корпорации, поработав там три года. Решил сделать симулятор, где люди могли бы «эффективно обучаться разным навыкам аналитики и программирования». На идею его вдохновила американская платформа DataCamp по обучению data science. На ней собраны короткие видео с теоретическим материалом и большое количество практических заданий, за выполнение которых пользователь получает очки, их можно потратить на подсказки к сложным задачам. Для разработки похожей платформы Анатолий позвал двух знакомых. Но до запуска дело так и не дошло. «Мы сфокусировались на технической стороне вопроса, упустив продуктовую часть. За четыре месяца сделали первый прототип платформы и остановились на этом. Мы не знали, как привлекать пользователей, как работать с ценообразованием», — вспоминает Карпов.
Тогда он решил вернуться в VK, на этот раз устроился в московский офис на позицию аналитика бизнес-продуктов Mail.Ru. Но и стартаперство не забросил, правда, теперь решил начинать с MVP (минимально жизнеспособного продукта), вместо того, чтобы сразу вкладываться в разработку. Так, параллельно с работой он запустил под брендом karpov.courses очный курс по Python для менеджеров и маркетологов, чтобы те при помощи несложного программирования и знаний баз данных научились решать прикладные задачи. Формат позволял без лишних трат протестировать спрос. Карпов вложил 100 000 рублей из личных накоплений в таргетированную рекламу, столько же потратил на дизайнера, создавшего лендинг курса, аренду помещения и зарплату ассистента, который помогал проверять домашние задания. За месяц Анатолий распродал 30 мест на первый поток.
Аналитический подход
В том же 2019 году в соцсетях Карпову написал аналитик «Яндекса» Беслан Курашов, который также вел курс по SQL в одной из школ. Он задал вопрос по математической статистике, а в процессе общения Карпов рассказал ему о своей программе по Python. Слово за слово они решили запустить совместный курс «Аналитика данных».
Беслан позвал в проект своего друга и коллегу-аналитика в «Яндексе» Михаила Серегина. Он тогда оканчивал кафедру психофизиологии МГУ, но, как и Карпов, потерял интерес к науке. По учебе он тоже знал программы и основы языков программирования для анализа данных. К слову, с языком R Михаил познакомился в летней школе «Русского репортера» на занятиях по анализу данных в социальных науках, которые вел его друг. В «Яндексе» параллельно с работой аналитиком Серегин был куратором в Школе менеджеров, а также вместе с Курашовым создал для Высшей школы экономики (ВШЭ) курс допобразования по аналитике данных.
К маю 2020-го втроем Карпов, Серегин и Курашов запустили свой курс. На нем учили использовать Python для анализа данных, составлять SQL-запросы, а выпускник мог работать аналитиком в ретейле, маркетинге и электронной коммерции. В создание курса Карпов вложил 400 000 рублей, они пошли на зарплаты маркетолога, дизайнера, менеджера по продажам и куратора студентов. Лекции основатели вели сами сперва через Zoom, со второго потока перешли на студийную съемку. Студенты выполняли также практические задания — как на стажировке в реальной компании, описывает Карпов. Специфичную инфраструктуру вроде интерактивного блокнота Jupyter Notebook, чтобы ученики могли решать задачи в браузере своего компьютера, помог настроить бывший коллега Анатолия по VK.
Курс разместили на платформе Stepik, за год его прошли порядка 400 человек, а выручка в 2020-м составила 18 млн рублей (основатели не раскрывают прибыль). На тот момент на рынке уже были Skillbox и «Яндекс Практикум», которые по сей день остаются крупнейшими игроками российского EdTech и имеют курсы по data science. В обеих компаниях отказались от комментариев. «Рынком заведуют венчурные гиганты, рано захватившие доли рынка за счет огромных вливаний в маркетинг и слияний со стратегическими инвесторами», — говорит директор по data science в сервисе доставки еды Deliveroo Дмитрий Зборовский. Неплохо стартануть в таких условиях karpov.courses помог бэкграунд основателей: первыми студентами были те, кто знал их по программам в других школах. К тому же на руку сыграл выбор узкой ниши — прикладного образования в data science, добавляет Зборовский. Сооснователь школы программирования «Хекслет» Кирилл Мокевнин с ним согласен: «Упор на узконаправленные продукты оправдан и будет расти как тренд среди онлайн-школ».
Партнеры убедились, что на курсы есть спрос, уволились с основных работ и взялись за масштабирование в разных направлениях data science. В декабре 2020-го karpov.courses запустила курс по машинному обучению и пригласила вести его Валерия Бабушкина, который ранее руководил командой конфиденциальности данных в WhatsApp, возглавлял аналитику и машинное обучение в «Яндексе» и др. В дальнейшем и другие модули взяли на себя приглашенные преподаватели, по совместительству топы по данным в разных компаниях. karpov.courses отдавала преподавателям 16% выручки от продаж курса. Сейчас с учителями они сотрудничают по предоплате.
Качество или масштаб
2021-й стал годом выхода karpov.courses за рамки pet-проекта (проекта, который разработчик делает для себя в свободное время), вспоминает Серегин. С ним соглашается Карпов: «Мы начали отходить от понимания, что karpov.courses — это курсы от Толи Карпова. Мы уже позиционировали себя как школу data science с разными направлениями и преподавателями». У проекта появилась собственная образовательная платформа и несколько новых курсов: машинное обучение для начинающих, «Инженер данных», «Симулятор аналитика» и др. А выручка, по собственным данным, выросла до 114 млн рублей.
Аналитик данных Ozon Даниил Пасечник по совету друзей проходил первые продукты школы — «Аналитика данных» и «Симулятор аналитика». Тогда он только окончил физфак, хотел без опыта устроиться в «топовую компанию» и после курсов смог попасть на стажировку в Ozon. «Не могу сказать, что без знаний, полученных в karpov.courses, я не прошел бы на стажировку. Пришлось бы искать знания в другом месте, потратив на это значительно больше времени», — рассуждает Пасечник. С его слов, курсы помогли «заложить фундамент» для работы в аналитике данных.
В 2022-м рост продолжился, его обеспечили новые продукты, включая аналитику данных продвинутого уровня и симулятор A/B-тестов. Кстати, курсов по A/B-тестам на рынке не так много, делится наблюдением продуктовый аналитик Т-Банка Сергей Репенков, который сам в свое время искал такую программу и в итоге остановился на karpov.courses. За тот год, по собственным данным, компания выручила уже 270 млн рублей, а в 2023-м показатель вырос до 417 млн рублей.
В 2023 году из операционки вышел Курашов. «Я суперэффективен на ранних стадиях, когда нужно сделать что-то из ничего, и менее эффективен, когда рост становится системным», — рассказывает он Forbes. Юрлицо «Карпов курсы» записано на Карпова, но по договоренностям доли в бизнесе у основателей по сей день приблизительно равные, добавляет Анатолий.
Росту год к году способствовал, во-первых, запуск университетских программ. В 2023-м к компании обратились Высшая школа экономики и Университет ИТМО для создания совместных программ для студентов. Так в ВШЭ появилась двухгодичная магистерская программа по аналитике больших данных, семестр которой стоит 215 000 рублей, а в ИТМО — девятимесячный курс ML Engineering стоимостью 250 000 рублей. В обоих проектах стороны делят выручку, основатели не раскрывают детали.
Второй драйвер развития — B2B-контракты, которые сегодня приносят компании треть выручки. По собственным данным, в прошлом году karpov.courses обучила более 1000 сотрудников корпораций. Среди клиентов школы — «Сбер», Ozon, Т-Банк (там отказались от комментариев либо не ответили на запрос Forbes) и другие, перечисляют основатели. Самыми популярными у бизнеса стали продвинутые курсы по машинному обучению и аналитике данных.
Глава рекрутмента и развития процессов работы с сотрудниками сервиса «Работа.ру» Ольга Киляшева говорит, что спрос на данные со стороны бизнеса в целом вырос: «Компании начали понимать, что анализ данных может дать им конкурентное преимущество, повысить эффективность операций и улучшить понимание своих клиентов». В ответ на это почти втрое с 2022 года выросло количество вакансий дата-сайентистов, отмечает исполнительный директор сервиса подбора IT-специалистов GeekSource (входит в ГК ANCOR) Елена Иванчихина. По ее мнению, спрос подогревает и необходимость импортозамещения IT-продуктов.
2023 год стал рекордным не только для karpov.courses, но и для всего российского EdTech-рынка. «Это удивительно, учитывая инфляцию, когда, казалось бы, расходы на образование должны первыми пойти под нож, и блокировку соцсетей, которые были основным каналом продвижения онлайн-курсов», — рассуждает основатель школы машинного обучения MLinside, экс-директор больших данных в МТС Виктор Кантор. По данным Smart Ranking, выручка 100 крупнейших образовательных компаний составила 119 млрд рублей, рост — 32% год к году. В текущем году тренд продолжился: по итогам первых шести месяцев выручка топ-100 компаний уже составила 65 млрд рублей.
При этом сегмент дополнительного профессионального образования (ДПО), в котором работает karpov.courses, остается самым крупным. На него приходится около 35% рынка. Школа Карпова, Серегина и Курашова находится на 51-й строчке рейтинга Smart Ranking среди всех EdTech-компаний и на 16-й позиции в сегменте ДПО. За все время ее продуктами, по собственной информации, воспользовались 83 000 человек, причем 70 000 студентов записались на бесплатные курсы. Среди них, например, «Симулятор SQL» с 40 000 пользователей. Всего в ассортименте karpov.courses сегодня 12 платных (стоят от 40 000 до 150 000 рублей) и семь бесплатных продуктов.
CEO образовательной компании Ultimate Education и сооснователь XYZ School Павел Мосейкин называет karpov.courses лидером в нише дата-аналитики и машинного обучения в России. По его мнению, проект достиг этого за счет сильного состава преподавателей и узкой специализации. Впрочем, СЕО агентства Smart Ranking Дарья Рыжкова видит серьезные риски для компании. «[Ниша IT в EdTech] — главный красный океан, здесь больше всего игроков. В этих условиях становится все выше стоимость привлечения клиента. karpov.courses не такой монстр, как Skillbox или «Яндекс Практикум», проекту придется участвовать в войне маркетинговых бюджетов, и неизвестно, сможет ли он ее выиграть», — скептична она.
Гендиректор школы no-code разработки «Зерокодер» Кирилл Пшинник сетует, что после замедления YouTube и запрета рекламы у иноагентов EdTech-компаниям стало сложнее продвигаться. Основатель и CEO школы программирования «Эльбрус Буткемп» Георгий Бабаян говорит, что из-за увеличения стоимости привлечения клиента вдвое с 2023 года многие компании возвращаются к наружной рекламе, а также рекламе на радио и телевидении. Карпов утверждает, что, помимо контент-маркетинга, школа сейчас работает с контекстной рекламой в «Яндексе» и таргетированной во «ВКонтакте».
В 2024 году karpov.courses планирует «добежать» до 550 млн рублей. Серегин и Карпов отмечают, что компания обсуждает с несколькими стратегическими инвесторами слияние, но не называет их и стадию переговоров. Зборовский среди потенциальных покупателей называет МТС, Ozon и VK, которые могут захотеть через поглощение karpov.courses усилить свои школы data science, а также Т-Банк с «мощными курсами по программированию» и Skillfactory. Представители Skillfactory и VK заверили Forbes, что переговоры не ведут. В МТС, Ozon и Т-Банк отказались от комментариев.
Пока karpov.courses продолжает выпускать все новые курсы по data science. «Это огромное поле. Внутри него есть девопсы, дата-инженеры, ML-инженеры», — перечисляет Карпов. В будущем школа хочет выйти в новые ниши, например в маркетинг и разработку. Кантор опасается, что проект снизит планку в угоду расширению. «Компании придется выбирать между сохранением качества и масштабированием, получить сразу все выглядит маловероятным», — заключает он.