Перейти к основному содержимому

Полный учебный курс

Data Analyst + AI

Проверенная аналитика с AI, SQL и таблицами

AI-assisted EDA, SQL, structured outputs, verification, privacy и dashboards.

0%0/8 уроков

Прогресс сохраняется локально в вашем браузере.

8–14 недель3 модулей8 уроков4 assessment

Модуль 1

Общий AI Core

Границы моделей, дисциплина доказательств и верификация аналитической работы.

РезультатАналитик отличает ответ модели от проверенного доказательства.

  1. AI-грамотность и границы моделей

    Основной

    Возможности, галлюцинации, ограничения контекста, приватность и ответственное использование.

    Материал →

  2. Prompt и context engineering

    Основной

    Инструкции, ограничения, примеры и проверка результата.

    Предпосылки: AI-грамотность и границы моделей

    Материал →

  3. Structured outputs и evaluation

    Основной

    Схемы ответов, детерминированные проверки и тестовые сценарии.

    Предпосылки: Prompt и context engineering

    Материал →Ресурс →

Модуль 2

AI-assisted анализ

EDA, SQL, таблицы и структурированные выводы с явной верификацией.

РезультатВоспроизводимый аналитический workflow с прослеживаемыми assumptions и evidence.

  1. Структурированные аналитические outputs

    Основной

    Assumptions, метрики, выводы, confidence и машиночитаемая структура результата.

    Материал →

  2. Верификация и сверка

    Основнойpractice + assessment

    Пересчёт, проверка источников, review аномалий и сверка результатов.

    Материал →Практикум →Assessment →

  3. Проект: verified AI analytics workflow

    Проектpractice + assessment

    Dataset, SQL, findings, графики и аналитический отчёт с evidence.

    Материал →Практикум →Assessment →

Модуль 3

Приватность и коммуникация

PII, воспроизводимость, lineage и decision-ready представление результатов.

РезультатАналитический пакет с data lineage, возможностью review и результатами для принятия решений.

  1. Приватность и PII

    Основнойpractice + assessment

    Минимизация данных, masking, access policy и безопасная работа с чувствительными аналитическими данными.

    Материал →Практикум →Assessment →

  2. Milestone: decision-ready AI analysis

    Контрольная точкаpractice + assessment

    Проверенные числа, графики, assumptions, sources и reviewable decision brief.

    Материал →Практикум →Assessment →

Финальная практика и assessment

Курс завершается практическим артефактом и рубрикой приёмки. Результат считается готовым после прохождения acceptance criteria, а не только после чтения материалов.

Верификация и сверка →Проект: verified AI analytics workflow →Приватность и PII →Milestone: decision-ready AI analysis →Открыть roadmap →