Курс «Принятие решений на основе данных и ИИ»

Спрос в России

Аналитика данных — одно из самых заметных направлений в цифровой сфере: около миллиона запросов в месяц. За год интерес немного остыл, но он всё ещё втрое опережает Интернет вещей и уступает только гигантам вроде Excel и Статистики.

Тренд за год -66%

Квартальный тренд +39%

Сезонный всплеск +62%

Среднее в месяц (показов) 344799

Пиковый месяц (показов) 559761

Рост за год -37%

Сезонность Декабрь +62%

Спад Падающий

Какие навыки получите после прохождения курса

Принимать бизнес-решения на основе данных и ИИ Собирать ИИ-прототипы с помощью вайб-кодинга Проектировать автономные ИИ-процессы Настраивать ИИ-агентов для сквозной аналитики (Gen BI) Создавать корпоративную память на базе RAG Работать с данными через Python и ИИ-ассистентов Проводить стратегические исследования с помощью ИИ Строить финансовые модели и сценарные прогнозы Автоматизировать Excel и Google Sheets через VBA и Google Apps Script Управлять ИИ-проектами от идеи до прототипа

Принятие решений на основе данных и ИИ

8 модулей2 мес.

ПРЕДМАТЕРИАЛЫ (ДО СТАРТА ОБУЧЕНИЯ) ОСНОВЫ ПРОДУКТОВОГО ПОДХОДА И МЕТРИКИ

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 программирование

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 безопасности при работе с агентом

Изучите архитектуры ReAct, автономных Claw-like и Harness 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

Кому подойдёт этот курс

Основатель стартапа

Получит фреймворк быстрого прототипирования аналитических решений и сможет строить культуру принятия решений на основе данных с нуля.

Аналитик

Расширит стек профессиональных инструментов от глубоких ИИ-исследований до RAG-систем и генеративной аналитики.

Менеджер

Уменьшит зависимость от технических специалистов в аналитике и автоматизирует рутинные процессы.

Руководитель

Освоит инструменты для автоматизации рутинных процессов и ускорения получения отчётов.

Владелец продукта

Научится находить точки роста продукта через ИИ-аналитику и принимать решения, основанные на фактах.

Продакт-менеджер

Сможет строить финансовые модели и проверять гипотезы на данных.

Какие инструменты изучите

Python Pandas DeepSeek Excel Google Sheets VBA Google Apps Script Langflow Qdrant OpenAI API Metabase PostgreSQL MCP SQL

Зарплаты: Аналитик данных — 2026 год

Аналитик данных Junior 81 000 ₽

Аналитик данных Middle 100 000 ₽

Аналитик данных Senior 160 000 ₽

Руководитель отдела аналитики 190 000 ₽

Сильные и слабые стороны

Сильные стороны5

Выдаётся сертификат по завершении курса
Школа имеет государственную лицензию (Л035-01298-77/00179689)
Доступна рассрочка от 4 до 24 месяцев, оплата картой или по счёту для юрлиц
Программа включает практику, вебинары и поддержку преподавателей-практиков
Есть гарантия возврата оплаты, если курс не подойдёт

Слабые стороны4

Курс длится всего 2 месяца, что может быть интенсивно для освоения всех навыков
Программа ориентирована на конкретные роли (основатель, аналитик, менеджер), не универсальна
Требуется самостоятельное изучение материала и самодисциплина для выполнения заданий
Для работы с данными и ИИ нужен начальный уровень подготовки

Школа Karpov.Courses

Karpov.Courses — онлайн-провайдер, специализирующийся на обучении в сфере данных и аналитики. В каталоге представлены программы по аналитике данных, машинному обучению, работе с большими данными, аналитике на Power BI, а также направления Python, DevOps, системного анализа и Data Engineering. Обучение проходит дистанционно и рассчитано на разные уровни подготовки — от начинающих до продвинутых специалистов, желающих развить практические навыки в работе с данными.

Все курсы

Помощь в поиске работы

После завершения обучения вы сможете уверенно претендовать на позиции, где ценятся навыки работы с данными и ИИ. В процессе курса вы соберете портфолио из практических проектов, которые можно показать работодателю, а также освоите инструменты, востребованные в современных компаниях.

Опытные преподаватели

Автор курса — практик с более чем двадцатилетним стажем в цифровой разработке и десятилетним опытом внедрения ИИ-продуктов в крупных корпорациях. Он делится не только теорией, но и реальными кейсами из своей работы, что делает обучение максимально прикладным.

Возврат денег за обучение

Если вы решите, что курс вам не подходит, у вас будет возможность оформить возврат средств. Также предусмотрена рассрочка на 24 месяца, что делает обучение более доступным для планирования бюджета.

Сертификат о прохождении курса

По итогам обучения вы получите официальный сертификат, подтверждающий вашу квалификацию в области принятия решений на основе данных и ИИ. Этот документ станет дополнительным преимуществом при построении карьеры.

Подробную информацию, условия и акции проверяйте на странице онлайн-школы

Перейти

Вопросы и ответы о курсе

Какая программа обучения на курсе?

Программа разбита на семь модулей: от предматериалов и основ ИИ для исследований до управления ИИ-проектами и финального проекта. Вы последовательно освоите работу с данными, Python и ИИ-ассистентами, RAG-системы, инструментальные агенты и генеративную аналитику. Завершается обучение созданием собственного прототипа ИИ-решения.

В каком формате проходит обучение?

Обучение полностью онлайн: вы смотрите видеоматериалы и участвуете в вебинарах, выполняете практические задания на реальных и тренажёрных кейсах. Заниматься можно из любого региона в удобном темпе, а поддержку оказывают преподаватели-практики и кураторы.

Какой документ я получу после окончания?

По итогам успешного завершения курса выдаётся диплом установленного образца. Это подтверждает, что вы освоили программу и готовы применять полученные навыки в работе.

Кому подойдёт этот курс?

Курс рассчитан на специалистов в области бизнеса, которые хотят использовать ИИ для принятия эффективных решений, а также на аналитиков и Data Science-специалистов, желающих расширить арсенал современных ИИ-инструментов. Он также подойдёт тем, кто планирует сменить сферу деятельности и получить новые компетенции.

Какие требования к уровню подготовки?

Уровень курса — Intermediate, поэтому предполагается базовое знакомство с аналитикой или Data Science. Для успешного освоения программы важно иметь начальные навыки работы с данными и, желательно, основы Python, так как часть модулей посвящена работе с этим языком.

Сколько длится обучение?

Программа рассчитана примерно на два месяца. За это время вы проходите все модули, выполняете практические задания и готовите финальный проект, что позволяет системно освоить материал без длительного отрыва от работы.

Есть ли помощь с трудоустройством после курса?

Школа оказывает поддержку выпускникам в поиске работы. Вы получите диплом и практические навыки, которые можно продемонстрировать работодателям, а также рекомендации по карьерному развитию в области ИИ и аналитики.

Какая поддержка предусмотрена во время обучения?

На курсе действует поддержка преподавателей-практиков из индустрии и кураторов. Они помогают с вопросами по материалам, разбором заданий и сложными темами, что делает обучение более эффективным и комфортным.

Стоит ли сейчас изучать курс «Принятие решений на основе данных и ИИ» от школы Karpov.Courses

Курс Karpov.Courses «Принятие решений на основе данных и ИИ» — для тех, кто уже работает с продуктом или аналитикой и хочет перевести рутину на плечи ИИ. За 2 месяца вы научитесь использовать генеративные инструменты для исследований, анализа данных и построения финансовых моделей — без углубления в ручное программирование.

Почему ИИ-ассистент заменит ручную аналитику

Модуль 2 курса построен вокруг диалога с ИИ: вы будете очищать данные, писать скрипты VBA и проводить разведочный анализ в pandas через DeepSeek. Это не теория, а практика на реальных датасетах. Вы освоите подход, который экономит часы ручной работы и позволяет быстрее проверять гипотезы. Финансовая модель и сценарный анализ собираются в диалоге с ассистентом — без построчного кодинга.

Работа с данными через диалог — от Excel до Python
Построение финансовой модели и сценарный анализ
Фокус на результате, а не на синтаксисе языка

Модуль	Навык	Результат	Кому пригодится
Модуль 1	ИИ для исследований и решений	Анализ рынка, конкурентов, интервью	Продактам, основателям
Модуль 2	Данные и Python через диалог	Финансовая модель, сценарный анализ	Аналитикам, менеджерам
Модуль 3	RAG и корпоративная память	Прототип для документации	Руководителям, аналитикам

Как не утонуть в корреляциях и галлюцинациях

Один из ключевых навыков — отличать факты от интерпретаций и видеть ловушки корреляций. Это критично, когда ИИ выдаёт правдоподобные, но ложные выводы. В модуле 3 вы разберёте, как работают векторные базы и эмбеддинги, соберёте RAG-прототип для внутренней документации и научитесь измерять качество ответов. Вы будете спокойно выявлять галлюцинации ИИ и не принимать их за истину.

Практика с RAG-прототипом на своих документах
Метрики качества ответов и детекция галлюцинаций
Понимание Self-Driving Process и зрелости аналитики

Кому курс даст максимум пользы

Программа рассчитана на продолжающих: аналитиков, продакт-менеджеров, руководителей и основателей стартапов. Если вы уже работаете с метриками и продуктом, но хотите ускорить исследования и проверку гипотез — это ваш уровень. Вы научитесь использовать ИИ для анализа рынка, конкурентов и клиентских интервью, что особенно ценно для стратегических решений. Сертификат Karpov.Courses подтвердит ваши навыки перед работодателем или партнёрами.

Аналитикам — автоматизировать рутинные задачи
Продакт-менеджерам — быстрее проверять гипотезы
Руководителям — видеть полную картину через данные

Что вы получите за 2 месяца

Курс длится 2 месяца и включает предматериалы по основам продуктового подхода и метрик. Вы пройдёте путь от исследования рынка с ИИ до создания RAG-прототипа для корпоративной памяти. Каждый модуль — это законченный навык, который можно применить сразу. Практика на реальных задачах — главный акцент программы, а не сухая теория.

ИИ-инструменты для анализа рынка и конкурентов
Генеративная аналитика для финансовых моделей
Проектирование корпоративной базы знаний

Если вы уже работаете с данными и хотите перейти на новый уровень — этот курс даст практические инструменты ИИ для быстрых и обоснованных решений. Без воды, только то, что применимо в работе уже завтра.

Последние отзывы

4.7Рейтинг школы на основе открытых данных в Яндекс и рейтинговых площадках, включая Darkplay

Чтобы оставить отзыв о курс, войдите через VK или Яндекс — это займёт пару секунд. Мы просим входить, чтобы отзывы были настоящими.

Павел Савельев24 августа 2026Отзыв не проверен

Курс изменил мой подход к работе

Прошёл этот курс и реально стал по-другому смотреть на аналитику и ИИ. Всё объясняют на живых примерах, без воды. Особенно понравились вебинары — можно задать вопрос и сразу получить ответ от практика. Через месяц уже применял новые фишки на своей работе, руководитель заметил прогресс.

Karpov.Courses

Э. Коновалова25 октября 2026Отзыв не проверен

Полезно, но требует самоотдачи

Курс хороший, структурированный, материалы удобные для изучения. Минус — нужно много времени выделять на практику, иногда не успевала к дедлайнам. Но преподаватели поддерживали, отвечали в чате. Диплом получила, и это приятный бонус для резюме. В целом рекомендую, если готовы пахать.

С. Соловьёв19 сентября 2026Отзыв не проверен

То, что нужно для роста

Долго искал что-то по ИИ именно для менеджеров, а не для программистов. Здесь всё чётко: как использовать данные в переговорах, как строить прогнозы, как автоматизировать рутину. Практические задания приближены к реальности, сразу видно, где слабые места. Лучшее вложение в себя за последние годы.

Виктория Гаврилова21 октября 2026Отзыв не проверен

Живой курс с крутыми преподавателями

Очень понравилось, что учишься не по сухим лекциям, а с преподавателями, которые каждый день работают с данными. Они делятся кейсами, которые не найдёшь в учебниках. Поддержка на высоте — если что-то непонятно, помогут и объяснят. Чувствуешь себя увереннее в принятии решений. Однозначно рекомендую!

Тимур Калинин2 сентября 2026Отзыв не проверен

Хороший старт для новичка

Пришёл без сильных знаний в аналитике, но за два месяца освоил основы и теперь понимаю, как использовать ИИ в бизнесе. Материалы понятные, видео смотришь в удобном темпе. Единственное — хотелось бы больше кейсов по моей сфере, но это уже придирки. В целом доволен, планирую продолжить углублённое обучение.

Евгения Н.16 октября 2026Отзыв не проверен

Вдохновляет и даёт результат

Это был мой первый онлайн-курс с такой интенсивной практикой, и я в восторге. Ощущение, что учишься у людей, которые реально горят своим делом. Диплом получила, а главное — теперь смотрю на данные как на помощника, а не как на что-то сложное. Школа даже предложила вакансии после обучения, это приятный бонус.

Показать ещё отзывы (2)

Все отзывы

Спрос в России

Какие навыки получите после прохождения курса

Принятие решений на основе данных и ИИ

ПРЕДМАТЕРИАЛЫ (ДО СТАРТА ОБУЧЕНИЯ) ОСНОВЫ ПРОДУКТОВОГО ПОДХОДА И МЕТРИКИ