Готовить данные
Собирать и очищать данные с помощью нейросетей, проверяя качество результата.
Курс для специалистов по аналитике и исследованиям: применение нейросетей для сбора, подготовки и анализа данных, проверки выводов и создания отчётов.
| Кому подойдёт | Чем поможет курс |
|---|---|
| Аналитикам данных | Ускорить подготовку данных и проверку аналитических гипотез. |
| Продуктовым и бизнес-аналитикам | Использовать ИИ с учётом бизнес-контекста и задач компании. |
| Исследователям | Применять нейросети к обработке материалов и оформлению выводов. |
Собирать и очищать данные с помощью нейросетей, проверяя качество результата.
Искать закономерности и проверять гипотезы с ИИ, критически оценивая выводы.
Использовать ИИ для рекомендаций и представления результатов разным аудиториям.
Задания для применения изученного материала и отработки навыков. Три проекта, практические задания и два воркшопа.
Разбор вопросов по обучению и изучаемым темам со специалистом. Наставники помогают разбирать сложные кейсы на воркшопах.
Материалы для изучения и повторения тем курса: пояснения, конспекты и справочная информация. Интерактивная платформа и учебные материалы.
Темы и разделы, которые входят в программу обучения.
Раздел: Программа курса
Бесплатное знакомство с задачами аналитика и проверкой ответов ИИ.
Устройство языковых моделей, промптинг и безопасность данных.
Бизнес-контекст, постановка исследования и настройка рабочего пространства.
Сбор и объединение структурированных и неструктурированных источников.
Очистка данных, поиск ошибок и проверка качества: проект по подготовке датасета.
Разведочный анализ, поиск закономерностей и проверка гипотез: проект об изменении метрик.
Оценка выводов, рекомендации и подготовка отчётов: проект по анализу продаж.
В расширенном и максимальном тарифах: SQL, Python, статистические тесты и прогнозирование с помощью ИИ.
В максимальном тарифе: проект ИИ-агента для разведочного анализа данных.
В максимальном тарифе: проект ИИ-агента, сопровождающего исследование.
Практические работы курса — какие задачи вы будете решать, какие кейсы и примеры разбирать.
Три проекта по подготовке данных, анализу поведения клиентов и продаж.
Два воркшопа с наставниками; записи доступны тем, кто не успевает на встречу.
Профессии, с задачами которых знакомит программа курса.
Навыки, на развитие которых направлена программа курса.
Инструменты и методы по материалам школы; состав может зависеть от тарифа.
Состав экспертов и их участие в конкретной группе уточняйте у школы.
Автор. Лид проекта по сквозной аналитике в Inventive Retail Group
Автор. Data Team Lead в X5Tech
Автор. Работает в нефтегазовой компании
Автор. Senior аналитик-разработчик в крупном банке
Автор. Главный аналитик в крупном банке
Автор. Отдел ИИ-автоматизаций в Яндексе
Автор. Фулстек продуктовый аналитик в Upvest
Аналитикам данных, продуктовым и бизнес-аналитикам, исследователям с опытом работы.
Два месяца; школа указывает ориентир около шести часов в неделю.
Три проекта и два воркшопа с наставниками.
Продвинутая аналитика доступна в расширенном и максимальном тарифах. Два проекта ИИ-агентов и дополнительный воркшоп — в максимальном тарифе.
Школа пишет, что задания можно выполнять с бесплатными инструментами; для проектов с ИИ-агентами понадобятся API-ключи.
В карточке и программе указано удостоверение о повышении квалификации, в общем FAQ — диплом. Уточните у школы документ и условия его получения.
На курсе она не предусмотрена; вопросы о карьерном развитии можно задать поддержке школы.
Перейдите на сайт Яндекс Практикум, чтобы узнать условия обучения на курсе «Нейросети для анализа данных и исследований».
На сайт школыДругие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.
Онлайн-программа ProductStar по аналитике данных: подготовка и визуализация данных, продуктовые метрики, A/B-тесты, SQL, Python и итоговый аналитический проект.
Курс Merion Academy по анализу данных и машинному обучению на Python: работа с данными, модели с учителем и без учителя, нейронные сети и компьютерное зрение.
Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена работе с данными и основам машинного обучения. После базы школа предлагает выбрать направление; описание вариантов в программе и FAQ различается.
Сверьте программу со своим опытом в аналитике и исследованиях.
Оцените три проекта и нагрузку около шести часов в неделю.
Если нужны продвинутая аналитика или проекты ИИ-агентов, изучите условия соответствующего тарифа.
Познакомьтесь со школой Яндекс Практикум, её программами и условиями обучения.
ОткрытьСравните курсы Яндекс Практикум по программе, практике и условиям обучения, чтобы выбрать подходящий вариант.
ОткрытьСравните онлайн-курсы по программе, школе, стоимости и длительности. Найдите обучение для первых шагов или развития навыков и изучите условия перед записью.
Открыть