Аналитик данных с использованием нейросетей, Python и SQL

Освойте полный цикл аналитики: получите данные, напишите запрос, исследуйте результат в Python, проверьте AI-инсайт и сформулируйте решение, которое можно объяснить.

72 академических часа 8 модулей Итоговый проект

Посмотреть программу

analytics_workspace 72H · READY

DATA SQL PY AI ✓

SELECT segment,
AVG(score)
FROM learning_data
WHERE quality = 'checked'

AI Инсайт найден. Проверен запросом, расчётом и контекстом задачи.

Что получится

Навыки, из которых складывается аналитик

Курс соединяет SQL, Python, визуализацию и осознанное применение нейросетей — чтобы каждый вывод можно было проверить и объяснить.

Ставить вопрос

Переводить исходную задачу в метрики, критерии и проверяемую аналитическую гипотезу.

Получать данные

Фильтровать, объединять и агрегировать таблицы с помощью воспроизводимых SQL-запросов.

Исследовать в Python

Очищать данные, считать показатели, находить закономерности и строить понятные графики.

Проверять AI-инсайт

Использовать нейросеть как помощника, сверять её выводы и формулировать решение на данных.

Маршрут обучения

От сырых данных к обоснованному решению

Аналитический результат рождается последовательно: вопрос определяет выборку, выборка — исследование, а проверка превращает наблюдение в вывод.

4 шага от постановки вопроса до понятной рекомендации

01

SELECT relevant_data

Получить и проверить

Определить нужные поля, собрать выборку SQL-запросом и оценить качество исходных данных.

02

>>> df.explore()

Исследовать в Python

Очистить таблицу, рассчитать метрики, проверить гипотезу и визуализировать закономерности.

03

AI → verify(insight)

Усилить и перепроверить

Использовать нейросеть для черновика идеи или кода и проверить ответ расчётом и контекстом.

04

publish(decision)

Объяснить решение

Собрать графики, ограничения и рекомендацию в компактный аналитический отчёт.

Программа · часть 1

Данные, SQL и Python

От постановки аналитического вопроса до воспроизводимого исследования таблицы.

36 чмодули 1–4

01

Аналитическая задача и качество данных

8 академических часов

Вопрос, гипотеза и критерии результата
Типы данных, источники и метрики
Пропуски, дубликаты и ошибки качества

02

SQL: выборка и фильтрация

10 академических часов

SELECT, WHERE, ORDER BY и LIMIT
Агрегации, GROUP BY и HAVING
Проверка запроса и граничных случаев

03

SQL: связи, метрики и отчёты

8 академических часов

JOIN и связи между таблицами
Подзапросы, CTE и вычисляемые поля
Подготовка аналитической выборки

04

Python для анализа данных

10 академических часов

Jupyter Notebook и базовый синтаксис
pandas: загрузка, очистка и преобразования
Группировки, объединения и расчёт метрик

Программа · часть 2

От наблюдения к аналитическому продукту

Визуализация, контролируемое применение AI и итоговый проект с понятным выводом.

36 чмодули 5–8

05

Визуализация и объяснение результатов

8 академических часов

Выбор графика под вопрос и тип данных
Читаемая композиция и акценты
Выводы без искажения масштаба и смысла

06

Нейросети в работе аналитика

8 академических часов

Запросы к AI для идей, кода и текста
Проверка SQL, Python и вычислений
Ограничения моделей и безопасная работа с данными

07

Аналитический продукт

10 академических часов

Логика отчёта или компактного дашборда
Сегменты, фильтры и ключевые показатели
Ограничения и рекомендации для решения

08

Итоговый аналитический проект

10 академических часов

Вопрос, данные и план исследования
SQL-выборка, Python-анализ и AI-проверка
Графики, выводы и защита рекомендации

Практика курса

Аналитика строится на действиях

В заданиях вы будете писать запросы, очищать данные, считать метрики, строить графики и превращать результаты в проверяемые выводы.

SQL-запросы для подготовки точной выборки
Python-ноутбук с очисткой и исследованием данных
Журнал применения и проверки ответов нейросети
Итоговый отчёт или дашборд с рекомендацией

final_analysis.ipynb VERIFIED

dataset.csv

SELECT segment, AVG(metric)
FROM dataset GROUP BY segment

metric by segment

AI

Гипотеза сформулирована. Числа сверены с SQL, кодом Python и контекстом задачи.

Войти в аналитику

Понятный цикл: вопрос, данные, проверка, вывод

Каждая тема закрепляется на данных: сначала разобрать пример, затем повторить приём, проверить результат и объяснить его смысл.

Кому подойдёт

Тем, кто начинает с нуля

Освоим базовую логику SQL, Python и аналитического исследования последовательно.

Тем, кто работает с таблицами

Перейдём от ручных операций к воспроизводимым запросам, расчётам и графикам.

Тем, кто уже использует AI

Научимся проверять сгенерированный код и не подменять анализ уверенным ответом модели.

Как строится работа

1

Поставить вопрос

Определить, что именно нужно узнать и как измерить результат.

2

Получить данные

Собрать нужную выборку SQL-запросом и проверить качество.

3

Исследовать

Очистить таблицу, рассчитать метрики и построить визуализацию.

4

Объяснить

Проверить AI-подсказку и сформулировать вывод с ограничениями.

Вопросы до старта

Коротко о главном

Ответы о подготовке, инструментах, нейросетях и итоговом проекте.

Нужен ли опыт программирования?

Нет. Программа начинается с логики аналитической задачи и базовых конструкций SQL и Python, а затем постепенно переходит к целостному исследованию.

Что входит в 72 академических часа?

Восемь модулей: постановка задачи и качество данных, SQL, Python, визуализация, применение нейросетей, аналитический продукт и итоговый проект.

Нужна ли сильная математика?

Достаточно базовой школьной подготовки. Метрики и статистические идеи рассматриваются через смысл, применение и интерпретацию результата.

Нейросеть будет выполнять анализ вместо меня?

Нет. Она используется как вспомогательный инструмент для идей, черновиков кода и объяснений. Выбор метода, проверка данных и ответственность за вывод остаются у аналитика.

Что я научусь делать в SQL и Python?

В SQL — получать, фильтровать, объединять и агрегировать данные. В Python — очищать таблицы, рассчитывать метрики, исследовать закономерности и строить графики.

Каким будет итоговый проект?

Цельное исследование с постановкой вопроса, SQL-выборкой, Python-ноутбуком, визуализациями, проверкой AI-подсказок и аргументированной рекомендацией.

Нужно ли устанавливать платные программы?

Для основных учебных задач достаточно доступных инструментов для Python, SQL и работы с ноутбуками. Конкретная среда будет указана в материалах курса.

Как записаться на курс?

Используйте кнопку «Записаться на курс» на этой странице. Платформа откроет актуальный сценарий записи для вашего аккаунта.

Превратите данные в понятные решения

72 академических часа, восемь модулей и полный путь от SQL-запроса и Python-анализа до проверенного AI-инсайта и итогового проекта.