Принятие решений на основе данных и ИИ

Научитесь принимать бизнес-решения с помощью современных ИИ-инструментов — от исследовательских агентов до генеративной аналитики.

• Разберётесь в циклах Discovery и Delivery (Открытие и поставка), освоите ключевые продуктовые метрики (NPS, DAU/MAU, LTV и другие), научитесь строить дерево метрик и считать юнит-экономику. На практике построите дерево метрик своего продукта ч
• Научитесь анализировать рынок, конкурентов и клиентские интервью с помощью ИИ-инструментов. Поймёте, как отличать факты от интерпретаций и не попадаться в ловушки корреляций. Освоите концепцию Self-Driving Process и уровни зрелости аналитики.
• Начнёте работать с данными через диалог с ИИ: от очистки в Excel и скриптов VBA до разведочного анализа датасетов в Python (pandas) с помощью DeepSeek. Построите финансовую модель и проведёте сценарный анализ, не углубляясь в ручное программир
• Разберётесь, как работают векторные базы и эмбеддинги. Соберёте простой RAG-прототип для внутренней документации, научитесь измерять качество ответов и выявлять галлюцинации. Спроектируете корпоративную память для поддержки решений.
• Настроите ИИ-агента, который сам пишет SQL, обращается к базам данных, обрабатывает CSV и строит графики. Реализуете полный цикл Gen BI: от вопроса на естественном языке до готового дашборда в Metabase. Отдельное внимание уделяется безопасност
• Изучите архитектуры ReAct и автономных Claw-like агентов. Научитесь встраивать ИИ-агентов в корпоративный контур с учётом безопасности (песочницы, human-in-the-loop). Разберёте кейс комплексного исследования рынка силами автономного агента.
• Освоите критерии отбора задач для ИИ, распределение ролей в проекте и оценку сроков (time-to-evidence). Научитесь быстро собирать прототипы через вайб-кодинг и планировать масштабирование до промышленной эксплуатации.
• Создадите прототип ИИ-решения для реального аналитического процесса: от разведочного анализа до фреймворка запуска ИИ-проекта.