Анализ данных с помощью генеративного ИИ

О курсе

Современному специалисту важно уметь применять ИИ для анализа данных, чтобы обрабатывать большие объёмы информации в разы быстрее.

Нейросети позволяют автоматически собирать данные из разных источников, проверять их на корректность и полноту, визуализировать и формировать отчеты. Анализ данных с помощью генеративного ИИ позволяет находить скрытые закономерности, строить прогнозы и формировать рекомендации.

На курсе вы освоите анализ данных с помощью ИИ: от простой суммаризации до выявления скрытых закономерностей в таблицах и текстах.

Вы узнаете, какие задачи лучше делегировать нейросетям, а где нужен человеческий контроль. Научитесь формулировать промпты так, чтобы получать точные интерпретации и обоснованные выводы.

По итогу вы сможете анализировать массивы данных за минуты, а не за часы, оставляя себе время на стратегические решения.

Скачать pdf

Для кого этот курс

 Руководители, менеджеры, маркетологи, разработчики, специалисты в области аналитики данных и прикладной статистики

Курс также подойдёт тем, кто хочет использовать технологии ИИ и анализ данных в своей повседневной работе, но не знает, с чего начать.

Требуемые знания и навыки

Уверенное построение промптов в систем генеративного ИИ от различных разработчиков.

Приобретаемые навыки

После завершения курса слушатели получат навыки, позволяющие им:

• • Правильно формулировать промпты для анализа данных, адаптируя запросы под разные типы информации.
  • Применять ИИ инструменты для суммаризации, интерпретации и выявления закономерностей в больших объемах данных
  • Работать с табличными и текстовыми данными, используя нейросеть для анализа данных как ежедневную практику.
  • Строить обоснованные выводы на основе данных, отличая надёжные результаты от «галлюцинаций» моделей.
  • Понимать ограничения и рисков использования генеративного ИИ при решении аналитических задач.

Программа

1. Введение в анализ данных с помощью генеративного ИИ.

• • Что такое анализ данных, основные этапы (сбор, обработка, интерпретация).
    Роль генеративного ИИ в работе с данными.
  • Типовые задачи: суммаризация, структурирование, поиск закономерностей, объяснение данных.
  • Обзор российских и зарубежных сервисов для анализа данных
  • Особенности работы с различными типами данных.
  • Как работает ИИ для аналитики и чем он отличается от классических BI-инструментов.

2. Основы промптинга для анализа данных

• • Особенности постановки задач анализа данных для ИИ.
  • Формулирование запросов для получения корректных результатов.
  • Уточнение и итеративная работа с ответами модели.
  • Декомпозиция задач анализа данных.
  • Построение сложных и структурированных запросов.
  • Комбинирование запросов для решения комплексных задач.
  • Использование ИИ для генерации гипотез.
  • Формирование текстовых интерпретаций и описаний результатов.
  • Типовые ошибки и способы их избежать.

3. Практический блок: анализ данных с использованием ИИ

• • Решение прикладных задач с использованием предоставленных тестовых аккаунтов.
  • Разбор кейсов по описательной аналитике и углублённому анализу данных.
  • Сравнение результатов при разных подходах к формулированию запросов (простые и структурированные промпты) и анализ влияния промпта на точность и полноту выводов.