[Stepik] Нейросети для аналитика данных: Excel, SQL, Python и парсинг (Максим Мигутин)

​

Научитесь использовать ИИ в работе Аналитика - от электронных таблиц и работы с SQL до автоматизации парсинга и получения данных из API через Python. 5 инструментов: Claude + Claude Code (главные), Codex, MiniMax Code, Qwen и ГигаЧат.
Очистка грязной выгрузки: 6 часов раньше -> 20 минут с AI. Claude Code/Minimax Code/ Codex пишет Python для анализа сайта конкурента за вас. 6 часов на изучение => экономия сотен часов работы в Вашей Карьере

Чему вы научитесь

• Тонете в «грязных» выгрузках? Научитесь чистить их с ИИ за минуты: дубли, кривые даты и суммы текстом перестанут съедать вечера.
• Забыли синтаксис ВПР? Формулы и сводные соберёт ИИ, вы научитесь ставить задачу и проверять результат до копейки.
• Директор ждёт цифры к пятнице? Соберёте дашборд и три вывода для совета директоров за один вечер.
• Просят передать базу клиентов подрядчику? Освоите обезличивание персональных данных: юристы спокойны, аналитика работает.
• SQL кажется тёмным лесом? Развернёте свою базу за 10 минут и будете получать запросы, задавая вопросы на русском.
• Python пугает? Окружение настроит ИИ, код напишет ИИ, а вы научитесь читать его, править и ловить ошибки.
• Каждый понедельник один и тот же отчёт? Автоматизируете его: скрипт сам прочитает выгрузки и соберёт Excel с подсветкой роста.
• Дизайнеры уверяют, что новый лендинг продаёт лучше? Проверите честным A/B-тестом и переведёте p-value на язык директора.
• Нужных данных нет в базе? Заберёте курсы валют из API Центробанка и соберёте цены конкурента прямо с сайта.
• Боитесь привязаться к одному сервису? Приёмы отработаете в Claude, Qwen, Codex, MiniMax Code и GigaChat

О курсе
Это курс о том, как делать аналитику руками ИИ и отвечать за результат

«Аналитика с ИИ»: практический курс для всех, кто работает с данными, который показывает, как встроить ИИ-ассистентов в ежедневную работу аналитика, ускоряя очистку выгрузок, формулы и сводные, SQL-запросы, Python-скрипты, статистику, работу с API и парсинг. Курс построен как работа в настоящей компании: вы аналитик интернет-магазина «ТехноЛавка», задачи ставит коммерческий директор, а все данные связаны между собой: выручка, посчитанная сводной в Excel, сойдётся с SQL и pandas копейка в копейку.

Каждый урок: пошаговый сценарий «с экрана». Вы повторяете действия на тех же файлах, сверяетесь с контрольными цифрами и забираете точные промпты автора для ежедневной работы. Основной инструмент: Claude и Claude Code; в конце каждого модуля та же задача решается в GigaChat, Qwen, Codex и MiniMax, чтобы приёмы остались с вами при смене сервиса. Финал курса: сквозной мини-проект, где данные проходят путь от сайта конкурента до Excel-отчёта для директора.

Главная особенность: сквозные данные. Все файлы созданы специально для курса и связаны между собой. Выручка, которую вы посчитаете сводной таблицей в Excel, сойдётся с SQL-запросом из модуля 2 и с расчётом в pandas из модуля 3 копейка в копейку. У каждого задания есть контрольные цифры: вы всегда знаете, что сделали правильно, и учитесь проверять за ИИ. Это главный навык курса.

Что внутри
Модуль 1. Электронные таблицы: очистка данных, формулы, сводные, дашборд и кейс обезличивания персональных данных
Модуль 2. SQL: собственная база за 10 минут, text-to-SQL, джойны, оконные функции, разбор легаси и оптимизация
Модуль 3. Python: разведочный анализ, очистка больших файлов, графики, дебаг, автоотчёты и A/B-тест
Модуль 4. Интернет-данные: API Центробанка, парсинг сайта конкурента, сбор по расписанию и мини-проект: пайплайн от сайта до Excel-отчёта директору.

Основной инструмент: Claude и Claude Code. В конце каждого модуля ту же задачу решаем в альтернативах: Qwen, Codex, MiniMax Code, GigaChat.

Приёмы одни, кнопки разные: курс не привязывает вас к одному сервису.

Для кого этот курс

• Для тех, кто работает с данными без программирования: аналитики, маркетологи, менеджеры продуктов, финансисты, предприниматели. Если вы хоть раз до ночи чистили чужую выгрузку руками, этот курс вернёт вам вечера.
• Для начинающих аналитиков: курс даст практику на реалистичных данных и три артефакта в портфолио, о которых будет что рассказать на собеседовании.
• Для опытных специалистов, которые хотят встроить ИИ в ежедневную работу: внутри отработанные приёмы постановки задач и проверки результата, без обзора интерфейсов и инструкций по установке.

Начальные требования
Уверенная работа с компьютером и базовое знакомство с Excel
Опыт в SQL и Python не нужен: окружение настроит ИИ, а курс проведёт от первого запроса до готового пайплайна
Возможность установить и настроить платный тариф для агентов

Наши преподаватели
Максим Мигутин 10 лет с данными: Booking.com, IBM, KFC. Преподаю в магистратуре РАНХиГС, Otus, Udemy.
10 лет строю системы данных: Booking.com, IBM, KFC.
Преподаю в магистратуре РАНХиГС, в Otus и на Udemy. 17 000+ студентов из 120 стран прошли мои курсы по Data Engineering и Data Observability.

Как проходит обучение
Курс состоит из видеоуроков, в среднем по 10-15 минут: все действия показаны на экране от начала до конца. К каждому уроку прилагаются конспект в PDF, файлы с данными и кодом + точные промпты автора: вы повторяете шаги на тех же данных и сверяете результат с контрольными цифрами.

В конце каждого модуля тест на способы работы, в финале курса сквозной мини-проект: от парсинга сайта конкурента до Excel-отчёта для директора.

Учитесь в своём темпе, доступ к материалам остаётся у вас.

Программа курса
1.Каĸ устроен ĸурс + настройĸа инструментов.Первая задача: разобрать «грязную» выгрузĸу
2.Формулы, ĸоторые пишет ИИ
3.Сводные таблицы и быстрые ответы бизнесу
4.Кейс: обезличивание персональных данных
5.Диаграммы и мини-дашборд в таблице
6.Каĸ проверять ИИ: ĸонтрольные суммы и здравый смысл
7.Та же задача в другом инструменте: Qwen
8.Настраиваем базу за 10 минут руĸами ИИ
9.Text-to-SQL: от вопроса бизнеса ĸ запросу
10.Join-ы без боли
11.Читаем и распутываем чужой SQL
12.Оĸонные фунĸции через задачи
13.Оптимизация: почему запрос тормозит?
14.Та же задача в другом инструменте: Codex + ГигаЧат
15.Оĸружение без страданий
16.Разведочный анализ (EDA) за 20 минут
17.Очистĸа и трансформация в pandas
18.Графиĸи, ĸоторые понимает бизнес
19.Дебаг: чиним упавший сĸрипт
20.Автоматизация рутины
21.Проверĸа гипотез: A/B-тест на практике
22.Та же задача в другом инструменте: MiniMax Code
23.Что таĸое API на пальцах + первый запрос
24.Продвинутая работа с API: кэширование и fall back-и
25.Парсинг: таблица из сайта конкурента
26.Регулярный сбор данных (парсинг) по расписанию
27.Строим data pipeline
28.Та же задача в другом инструменте: Codex + MiniMax Code
29.Подведение итогов курса

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...