Принятие решений на основе данных и ИИ

Name: Принятие решений на основе данных и ИИ
Price: 3685 RUB
Availability: PreOrder

32 участника

ЯШ Автор Ярослав Шуваев Школа karpov.courses

О чём курс

Курс представляет собой комплексную программу по внедрению современных инструментов генеративного ИИ в бизнес-процессы принятия решений. Программа разработана для руководителей, продакт-менеджеров, аналитиков и основателей стартапов, которые стремятся перейти к модели управления Data-driven, используя возможности ИИ для анализа данных, рыночных исследований и автоматизации рутинных задач без необходимости глубокого погружения в программирование. Обучение построено на системном подходе: от базового понимания продуктовых метрик до проектирования сложных автономных агентов и RAG-систем.

В процессе обучения участники осваивают стек технологий, позволяющий собирать no-code решения прямо в браузере, автоматизировать работу с данными через Python-ассистентов и настраивать генеративную аналитику (Gen BI). Особое внимание уделяется практическому применению: слушатели учатся проектировать безопасные ИИ-процессы, подключать корпоративные базы данных, строить финансовые модели и проводить сценарное прогнозирование. Курс помогает преодолеть разрыв между техническими возможностями ИИ и бизнес-задачами, предоставляя инструменты для быстрого прототипирования (вайб-кодинг) и масштабирования решений до уровня полноценных корпоративных систем.

Формат обучения включает 7 недель интенсивной работы, в ходе которой каждый модуль подкрепляется практическими заданиями на основе реальных аналитических кейсов. Участники не просто изучают теорию, а создают портфолио из 4+ артефактов, включая прототип ИИ-решения с дорожной картой внедрения, систему RAG, аналитические записки и финансовые модели. Программа охватывает такие передовые архитектуры, как ReAct, Schema Guided Reasoning и Claw-like агенты, а также учит работать с современными инструментами, такими как Langflow, Metabase, PostgreSQL и специализированными поисковыми агентами.

Почему стоит пройти этот курс? Во-первых, он дает уникальный фреймворк для оценки зрелости аналитических процессов (Self-Driving Process) и учит минимизировать зависимость от технических специалистов. Во-вторых, курс фокусируется на критическом мышлении: вы научитесь отличать факты от интерпретаций, избегать галлюцинаций ИИ и правильно интерпретировать результаты анализа. В-третьих, это возможность освоить навыки «вайб-кодинга» — современного подхода к созданию прототипов, который значительно ускоряет time-to-evidence. Выход на новый уровень управления данными, автоматизация отчетности и способность принимать решения на основе фактов, а не интуиции — ключевые результаты, которые получают выпускники программы.

Программа обучения

Предматериалы. Основы продуктового подхода и метрики Продолжительность: ~6 часов. Разберётесь в циклах Discovery и Delivery (Открытие и поставка), освоите ключевые продуктовые метрики (NPS, DAU/MAU, LTV и другие), научитесь строить дерево метрик и считать юнит-экономику. На практике построите дерево метрик своего продукта через ИИ-ассистента и визуализируете его в mermaid-формате. Технологии: ChatGPT / Claude Модуль 1. ИИ для исследований и принятия решений Продолжительность: 1 неделя, 7 уроков. Научитесь анализировать рынок, конкурентов и клиентские интервью с помощью ИИ-инструментов. Поймёте, как отличать факты от интерпретаций и не попадаться в ловушки корреляций. Освоите концепцию Self-Driving Process и уровни зрелости аналитики. Технологии: Perplexity, Deep Research, поисковые агенты, ChatGPT/Claude Модуль 2. Данные, Python и ИИ-ассистент Продолжительность: 1 неделя, 7 уроков. Начнёте работать с данными через диалог с ИИ: от очистки в Excel и скриптов VBA до разведочного анализа датасетов в Python (pandas) с помощью DeepSeek. Построите финансовую модель и проведёте сценарный анализ, не углубляясь в ручное программирование. Технологии: Python, pandas, DeepSeek, Excel, Google Sheets, VBA Модуль 3. RAG и корпоративная память Продолжительность: 1 неделя, 7 уроков. Разберётесь, как работают векторные базы и эмбеддинги. Соберёте простой RAG-прототип для внутренней документации, научитесь измерять качество ответов и выявлять галлюцинации. Спроектируете корпоративную память для поддержки решений. Технологии: Langflow, Qdrant, OpenAI API Модуль 4. Инструментальные агенты и Gen BI Продолжительность: 1 неделя, 9 уроков. Настроите ИИ-агента, который сам пишет SQL, обращается к базам данных, обрабатывает CSV и строит графики. Реализуете полный цикл Gen BI: от вопроса на естественном языке до готового дашборда в Metabase. Отдельное внимание уделяется безопасности при работе с агентом. Технологии: Langflow, Metabase, PostgreSQL, MCP, Python, SQL Модуль 5. От простых агентов к автономным Продолжительность: 1 неделя, 8 уроков. Изучите архитектуры ReAct, автономных Claw-like и Harness агентов. Научитесь встраивать ИИ-агентов в корпоративный контур с учётом безопасности (песочницы, human-in-the-loop). Разберёте кейс комплексного исследования рынка силами автономного агента. Технологии: ReAct, Claw-like агенты, MCP, API, Harness агенты Модуль 6. Управление ИИ-проектами: от идеи к прототипу Продолжительность: 1 неделя, 6 уроков. Освоите критерии отбора задач для ИИ, распределение ролей в проекте и оценку сроков (time-to-evidence). Научитесь быстро собирать прототипы через вайб-кодинг и планировать масштабирование до промышленной эксплуатации. Технологии: вайб-кодинг, тренажёр data-ai-trainer Модуль 7. Финальный проект Создадите прототип ИИ-решения для реального аналитического процесса: от разведочного анализа до фреймворка запуска ИИ-проекта.

Складчина создана 14 августа 2026 г. · описание обновлено 18 августа 2026 г.

Теги курса

Другие материалы автора 2

ЯШ Ярослав Шуваев Все материалы

RAG-боты и автоматизация LLM 816 ₽ 25 000 ₽ −97%

Дизайн цифровых продуктов: UX/UI 1 398 ₽ 23 980 ₽ −94%

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Как получить курс?

Влада Администратор сайта

Этот курс сейчас в процессе организации складчины. Нажмите кнопку «Записаться» и ожидайте старта — вам придёт уведомление. Когда складчина стартует, в карточке курса будет указан актуальный взнос. Текущая цена пока в процессе формирования и может отличаться от финальной.

Финальный взнос будет ниже, чем 69 000 ₽?

Влада Администратор сайта

Да, мы стремимся, чтобы финальный взнос был не больше ≈10% от оригинальной цены курса. Чем больше участников записывается в складчину, тем ниже выходит взнос для каждого.

Как я могу ускорить сбор складчины и уменьшить взнос?

Влада Администратор сайта

Нажмите кнопку «Записаться» и авторизуйтесь на сайте через email (через ту же почту, которую будете использовать для входа). В личном кабинете вас будут ждать инструкции, как пригласить других участников — чем больше людей записалось, тем быстрее стартует складчина и тем ниже взнос. Как только складчина готова к приобретению, вам придёт уведомление.