ИИ для анализа данных [Артём Денисов]

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.
Скрытая ссылка