Нейросети для анализа данных и исследований

О чём курс

Языковые модели автоматизируют регулярную работу с данными: от сбора и очистки таблиц до формулирования гипотез и составления итоговых отчётов. Обучение учит применять российские и зарубежные нейросети с учётом контекста компании, настраивать рабочие пространства и контролировать достоверность ответов.

Практические задания основаны на реальных проектах из сфер финтеха, электронной коммерции, ретейла и SaaS. В процессе обучения вы соберёте библиотеку проверенных промптов и настроите ИИ-агентов для автоматизации исследовательских пайплайнов.

Кому подойдёт

• Аналитикам данных, стремящимся сократить время на подготовку датасетов, написание кода и ведение документации.
• Продуктовым и бизнес-аналитикам, которым нужны инструменты для поиска скрытых зависимостей и выявления узких мест в процессах.
• Исследователям, обрабатывающим массивы качественных и неструктурированных данных, включая расшифровки интервью и отчёты.

Что внутри

Программа охватывает полный цикл применения языковых моделей в аналитике. Рассматриваются принципы работы LLM, правила формулирования запросов, безопасность данных и соблюдение NDA. Вы освоите извлечение данных из PDF и баз данных, проверку аномалий, суммаризацию качественной информации и очистку датасетов без риска искажения значений.

В расширенную часть входят модули по работе с кодом и статистикой: оптимизация SQL-запросов, скрипты на Python, парсинг сайтов, статистическая валидация результатов A/B-тестов и прогнозирование временных рядов. Финальный блок посвящён разработке ИИ-агентов в Google Colab для разведочного анализа данных и контроля логики исследований.

Эксперты курса

Материалы разработаны практикующими специалистами: Александром Смирновым, Андреем Соловьевым, Сергеем Симаковым, Елизаветой Кульпиной, Полиной Кононовой, Дмитрием Трифановым и Татьяной Беловой.