Прощай, Эксель!

Занятие 1. Как нейросеть заменит вам аналитика:

• Как ИИ работает с цифрами. Возможности зарубежных и отечественных нейросетей
• Лучшие практики аналитических документов: отчеты, дашборды и сториборды
• Типовые ошибки, проблемы с данными, которые вам надо знать заранее Занятие 2. Быстрый анализ данных:
• Как за 2 минуты обработать сырые данные из Эксель
• Как избежать галлюцинаций в расчетах, контролировать точность
• Исследование данных и проверка гипотез с помощью ИИ-ассистента Занятие 3. Как построить профессиональный бизнес-дашборд:
• Виды метрик: результат, диагностика и действия. Как избежать метрик тщеславия
• Как правильно настроить карточки ключевых показателей, а не показывать цифры ради цифр
• Работа с диаграммами. Почему важно проверять смыслы на этапе визуализации Занятие 4. Обновление данных и конфиденциальность:
• Как не слить персональные данные в зарубежные облака. Методы шифрования
• Настройка безопасного обновления данных на дашборде
• Как настроить систему отчетности на уровне компании. Методика развития ИИ-навыков Модуль 5. Сценарный анализ:
• Анализ «Что-если»
• Подбор параметров, факторов влияния
• Кластерный анализ текста, извлечение смыслов
• Кейс «Финансовый дашборд холдинга» Модуль 6. Дата-сторителлинг:
• Как убедиться, что дашборд помогает принять решения
• Как правильно презентовать интерактивные сценарии
• Методы сторителлинга для аналитики
• Подготовка пояснительной записки с инсайтами
• Кейс «Годовой отчет акционерам» Выпускной проект:
• Самостоятельная разработка аналитического дашборда от данных до готового отчета. Полный цикл: подготовка данных, расчет показателей, визуализация, интерактив, сценарный анализ, дизайн
• Кейсы на выбор «HR-аналитика», «Анализ кредитного портфеля», «Логистика», «Онлайн-курсы», собственные данные.