Главная / Курсы / AI-агенты и нейроассистенты / Аналитика и ИИ в действии: как принимают решения …
Аналитика и ИИ в действии: как принимают решения в реальном бизнесе
Netologyонлайн-школа · 30 курсов
Аналитики и менеджеры часто тонут в данных, но не знают, как их интерпретировать для принятия решений.
Оценка редакции ▴ 3.8
Считается по программе, практике, преподавателям и отзывам — не по рекламным бюджетам школы.
✓Плюсы
- 6 мини-проектов, разбор задач и общение с ИИ-инженерами
- Гайд по применению ИИ
- Доступ к лекциям и учебным материалам неограниченное время
–Минусы
- Нет рассрочки
- Нет помощи с трудоустройством
Для начинающих аналитиков и специалистов без опыта, которые хотят научиться применять ИИ и машинное обучение в бизнес-решениях
Бонусы и преимущества
Чему учит курс
- Поймёте, чем отличаются аналитик, учёный по данным (Data Scientist), ИИ-специалист.
- Сможете работать с бизнес-задачами и формировать решения.
- Научитесь применять ИИ и ИИ-агентов для конкретных бизнес-задач.
- Сможете грамотно формулировать запросы к ИИ.
- Определите, с чего начать карьеру и выстроите персональную образовательную траекторию.
Программа курса (5 модулей)
Бесплатный курс для начинающих и специалистов, желающих разобраться в аналитике данных, машинном обучении и ИИ. Курс состоит из 5 модулей и поможет понять роли специалистов, научиться работать с данными и ИИ-агентами, а также определить дальнейший карьерный путь.
- 1Аналитическое мышлениеЗачем бизнесу аналитика и как она помогает принимать решения.
- 2Роли аналитиковДекомпозиция бизнес-проблемы на аналитические задачи.
- 3Работа с данными и ML. SQL и PythonФормулирование аналитических вопросов и извлечение информации.
- 4Искусственный интеллектГде ИИ работает в аналитике и как формулировать запросы к ИИ.
- 5Старт и развитие карьеры аналитикаКарта связей между аналитическими профессиями.
Навыки после курса
Покрытие навыков направления Низкое покрытие
Какие темы подборки «AI-агенты и нейроассистенты» курс закрывает, а какие остаются за его рамками.
Закрывает
- Различать промпт, автоматизацию (workflow), ИИ-агента и мультиагентную систему и отбирать задачи, которые выгодно автоматизировать
- Создавать персональных ассистентов в конструкторах (Custom GPTs, ассистенты на базе LLM) с загруженной базой знаний и инструкциями
- Подключать агенту инструменты через вызов функций и Model Context Protocol (MCP)
Не входит в программу
- Проектировать агента как ТЗ: роль, входные и выходные данные, правила и ограничения, критерии качества результата
- Собирать работающий сценарий агента на no-code/low-code платформах (n8n, Make, Relevance AI)
- Подключать агента к внешним сервисам через API и вебхуки (Google Sheets, Airtable, CRM, мессенджеры) и разбираться в чужой документации
- Запускать агента в мессенджере или чат-канале (Telegram-бот, веб-виджет) с памятью диалога
- Строить RAG-пайплайн на базе знаний компании: подготовка и нарезка документов, векторная база (Supabase/pgvector, Qdrant, Pinecone), поиск по смыслу
- Настраивать логику сценария и обработка ошибок: ветвления, условия, повторы, фолбэки, отладка по логам
- Тестировать и улучшать агента: набор тестовых кейсов, оценка качества ответов, итеративная доработка промптов и сценария
- Собирать агентов под задачи конкретной функции — маркетинг и контент, продажи и ответы клиентам, HR-скрининг, отчётность и аналитика
- Защищать агента и данные: промпт-инъекции, фильтрация ввода, права доступа, лимиты запросов, работа с персональными данными
- Строить мультиагентные системы: разделение ролей, оркестрация и маршрутизация запросов (LangGraph, CrewAI, встроенные оркестраторы no-code платформ)
- Настраивать наблюдаемость и экономику агента: трассировка запросов (Langfuse, встроенная аналитика платформ), подсчёт токенов и стоимости, выбор модели под задачу
Описание курса
Аналитики и менеджеры часто тонут в данных, но не знают, как их интерпретировать для принятия решений. ИИ-инструменты ускоряют обработку информации в десятки раз, но нужно понимать, какие вопросы задавать и как переводить бизнес-задачи на язык нейросетей. Курс учит видеть в данных ответы на реальные проблемы компании и использовать ИИ-агентов для автоматизации рутины.
Практический результат
После курса специалист сможет формулировать аналитические вопросы, которые приносят деньги: выявлять узкие места в продажах через SQL-запросы, интерпретировать результаты моделей машинного обучения для руководства, создавать простые ИИ-агенты для автоматизации повторяющихся задач. Вместо часов ручной работы — минуты запроса к нейросети. Вместо интуиции — данные и обоснованные рекомендации. Шесть мини-проектов из реальной практики показывают, как это работает в действии.
Отзывы о курсе
Что рассказывают студенты, прошедшие курс.
Отзывов пока нет — будьте первым, кто поделится опытом обучения.
Оставить отзыв о курсе
Похожие курсы — AI-агенты и нейроассистенты
Яндекс Практикум
3.2/5 ИИ-агенты для работы и бизнеса
Доступна рассрочка на оплату
Netology
4.2/5 AI-архитектор с нуля до PRO
Рассрочка — доступный вход в архитектуру ИИ-систем для специалистов без финансовых возможностей единовременной оплаты
Skypro
3.7/5 ИИ-агенты и автоматизация
Практический фокус: 80% практики на реальных проектах позволяет сразу применять навыки проектирования и сборки ИИ-агентов в собственных бизнес-процессах
Otus
4.2/5 ИИ-агенты: продвинутое внедрение и использование
Практическое владение кодинг-агентами (Cursor, Copilot, Cline) как инструментом ускорения разработки — критично для руководителей, которые внедряют AI в процессы команды