EGround
Редактор
- Сообщения
- 66.091
- Реакции
- 285
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.
