Нейросети для анализа данных и исследований [Тариф Максимальный] [Яндекс Практикум] [Александр Смирнов, Андрей Соловьев, Сергей Симаков]

Складчина: Нейросети для анализа данных и исследований [Тариф Максимальный] [Яндекс Практикум] [Александр Смирнов, Андрей Соловьев, Сергей Симаков]

Сделаете ИИ своим помощником на всех этапах аналитики — от сбора и очистки данных до поиска скрытых связей и подготовки отчётов

• Освоите принципы работы с российскими и зарубежными нейросетями
• Создадите ИИ-агентов для разведочного анализа и сопровождения исследования
• Научите нейросети понимать бизнес-контекст компании и внедрите их в весь цикл аналитики
• Соберёте библиотеку промптов и ускорите задачи без потери в качестве результатов
• Попрактикуетесь на проектах в e‑commerce, финтехе, ретейле, SaaS

Кому подойдёт курс:

• Аналитикам данных
  Автоматизируете подготовку данных и документации, чтобы сосредоточиться на проверке гипотез, поиске закономерностей и более глубоком анализе
  
  
• Продуктовым и бизнес‑аналитикам
  Сможете использовать ИИ для более комплексного анализа бизнеса, чтобы находить альтернативные варианты улучшения процессов

• Исследователям
  С помощью ИИ сократите время на первичную обработку больших объёмов данных, чтобы сохранять фокус на целях исследования и интерпретации результатов

Что вы сможете после курса (это ускорит частые задачи в аналитике):

• Применять ИИ с учётом бизнес‑контекста компании и получать надёжные результаты
• Использовать готовую библиотеку промптов, настраивать папки и скилы
• Применять ИИ для поиска скрытых зависимостей, аномалий, ложных трендов
• Быстрее обрабатывать структурированные и неструктурированные данные
• Автоматизировать подготовку отчётов, документации и презентаций
• Собирать ИИ-агентов для разведочного анализа и сопровождения исследований

Программа

ИИ в ежедневных задачах аналитика

• Когда ИИ эффективен в аналитике, а когда нет
• Ограничение нейросетей и верификация результатов
• Анализ данных, поиск трендов, проверка гипотез
• Оптимизация SQL-запросов
• Структура и особенности курса

Основы ИИ

• Большие языковые модели (LLM): как устроены и когда ошибаются
• Промптинг: почему один запрос даёт разные результаты
• Как формулировать запросы, чтобы получать точный ответ
• Российские и зарубежные LLM: как выбрать модель под задачу
• Безопасность данных и NDA

Старт работы. Погружаем ИИ в бизнес-контекст

• Обучение нейросетей бизнес-контексту
• Папки и ИИ-скилы: как настроить рабочее пространство и ускорить рутину
• Уточнение размытого бизнес-запроса
• Декомпозиция плана исследования
• Критическая оценка ответов нейросетей
• ИИ как помощник аналитика в рутинных задачах
• Как снизить расход токенов

Сбор данных с помощью нейросетей

• Структурированные источники: таблицы, дашборды, корпоративные системы
• Извлечение информации из PDF, интервью и других неструктурированных источников
• Как объединять данные из источников и избегать галлюцинаций ИИ

ИИ для подготовки данных без подмены значений

• Поиск пропусков, дубликатов, аномалий
• Обработка интервью и открытых ответов: тональность, кодирование, суммаризация
• Алгоритм работы с датасетом
• Как автоматизировать очистку данных без подмены значений
• Проверка качества очистки и поиск ошибок

ИИ как помощник аналитика, а не замена

• Когда ИИ помогает аналитику, а когда — нет
• Нейросети в разведочном анализе
• Поиск закономерностей, инсайтов и аномалий
• Генерация альтернативных гипотез и оценка выводов
• Проверка полноты данных и поиск искажающих факторов
• Способы визуализации результатов

Подготовка выводов и рекомендаций с помощью ИИ

• ИИ для ревью: проверка на соответствие исследования бизнес-запросу
• Критическая оценка предметной логики и выводов с помощью ИИ
• Формулирование выводов и рекомендаций для бизнеса
• Генерация отчётов и презентаций
• Нейросети для адаптации результатов под руководителя, заказчика и команду
• Редактура ИИ-текста: свой стиль и естественная подача

ИИ для продвинутой аналитики

• Генерация и оптимизация SQL-запросов
• Объединение SQL-выгрузок с другими источниками
• Веб-парсинг
• ИИ для обработки датасетов в Python
• Проверка кода
• Создание воспроизводимого пайплайна подготовки данных
• Создания воспроизводимых EDA
• A/B-тесты, доверительные интервалы, статистическая валидация результатов
• Прогнозирование временных рядов
• Интерпретация результатов для разных аудиторий

ИИ-агент для разведочного анализа

• Как устроены ИИ-агенты и чем они эффективнее обычных LLM
• Настройка среды разработки в Google Colab и подключение LLM через API
• ИИ-агент для EDA
• Как настроить контекст, ограничения, критерии качества, самопроверку
• Обучение агента поиску пропусков и аномалий
• Автоматизация генерации гипотез
• Тестирование, оценка результатов и доработка
• Адаптация агента под будущие проекты

ИИ-агент для сопровождения исследований

• Проектирование исследования — от бизнес-запроса до выводов
• Как передать агенту контекст, артефакты, требования к результату
• Контроль логики исследования, неточностей и соответствия цели исследования
• Автоматизация отчётности
• Проверка качества работы агента и доработки

Эксперты курса:
Александр Смирнов, Андрей Соловьев, Сергей Симаков, Елизавета Кульпина, Полина Кононова, Дмитрий Трифанов, Татьяна Белова

Тариф Максимальный
- Программа обучения
- Библиотека промптов
- Настройка скилов и папок под свои задачи
- Оптимизация SQL-запросов, обработка данных в Python, статистические и A/B‑тесты, прогнозирование, парсинг

Цена 64000 руб.
Скрытая ссылка