Скачать ИИ для анализа данных [Артём Денисов]

[Капоне]

Складчина: ИИ для анализа данных [Артём Денисов]



Курс подойдёт:

Тем, кто работает с данными, но не пишет код
Автоматизируете повседневные задачи — от написания SQL-запросов до генерации аналитических выводов без погружения в Python

Начинающим аналитикам и тем, кто хочет перейти в сферу
Сможете уверенно находить закономерности, делать выводы и развивать аналитическое мышление с помощью ИИ

Тем, кто делает отчёты и аналитику вручную
Упростите рутину и сократите количество ошибок. Сделаете выводы, даже если нет команды аналитиков под рукой

Тем, кто хочет использовать нейросети в работе
Научитесь применять ChatGPT и другие нейросети: интерпретировать цифры, выявлять тренды и аномалии, формулировать выводы
В результате вы научитесь:

Анализировать Excel-таблицы и генерировать SQL-запросы
Готовить данные к анализу, находить в них тренды, выбросы, закономерности и корреляции
Использовать ИИ и Python в Jupyter Notebook, чтобы программировать на Python без знаний языка
Интегрировать любые процессы с n8n: от синхронизации данных до автоматических уведомлений
Интерпретировать результаты, получать от ИИ обоснованные выводы и рекомендации, создавать шаблоны отчётов
Использовать AI-ассистентов для аналитики и создавать собственных
Узнаете, как работать с данными с помощью ИИ, научитесь оптимизировать задачи, создавая грамотные запросы. Разберётесь с оптимизацией SQL-запросов, очисткой данных и работой в Jupyter Notebook. Поймёте, как применять ИИ в работе с таблицами. Познакомитесь с AI-ассистентами и их функциями для работы с данными.

Программа:

Вводный блок

Узнаете о возможностях и трендах ИИ в анализе данных и освоите базовые навыки создания эффективных промптов для работы с ИИ.
4 часа теории
3 часа практики
Обзор возможностей и трендов ИИ в анализе данных
Использование эффективных промптов для работы с ИИ: возможности, ограничения и примеры
Оптимизация задач при помощи ИИ

Поймёте, как можно использовать ИИ для оптимизации ключевых этапов аналитического процесса — от подготовки данных до создания отчётов.
10 часов теории
15 часов практики
Вводный блок о работе с анализом данным в SQL и Python (Jupyter Notebook)
Генерация SQL-запросов с помощью ИИ
Автоматическая очистка и предобработка данных
Выявление трендов, аномалий и корреляций.
Работа с таблицами Excel, интеграция
Интерпретация результатов. Использование ChatGPT для генерации выводов, рекомендаций, обоснований
Создание шаблонов отчётов
Как учиться техническому анализу при помощи ИИ
Анализ текстовых данных при помощи ИИ

Научитесь использовать простые, но эффективные инструменты ИИ для быстрого анализа текстовых данных и получения полезных выводов.
3 часа теории
5 часов практики
Как ИИ может помочь в анализе текстовых данных
Использование ChatGPT для обобщения текстов, извлечения информации и генерации идей
Практическое применение: анализ отзывов клиентов и улучшение продукта
AI-ассистенты для работы с данными

Познакомитесь с возможностями AI-ассистентов для оптимизации работы с данными, научитесь создавать AI ассистентов.
6 часов теории
6 часов практики
Обзор AI-ассистентов (готовые решения)
Примеры применения AI-ассистентов для аналитиков
Тренды и перспективы развития AI-ассистентов в работе с данными
Интеграция с n8n
Итоговый проект

Разработаете и защитите свой проект. Выберете тему, соберёте данные, создадите AI-ассистента, проведёте анализ данных.
1 неделя
Программа обучения — 2 месяца
23 часа теории и 29 часов практики

Программа повышения квалификации
Занятия проходят по расписанию не чаще 2 раз в неделю после 18:00 МСК
На лекции и практические задания понадобится 7−8 часов в неделю
Видеолекции, лонгриды, презентации и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

Все студенты курса получат библиотеку проверенных промптов под разные задачи, чтобы ускорить работу с нейросетями. А ещё подарим доступ к курсу «Английский язык для аналитики».

Цена 35000 руб.




СЛИВЫ КУРСОВ

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться