AI-аналитик для работы: Excel, SQL, Python и нейросети

AI-аналитик для работы: Excel, SQL, Python и нейросети Практический курс для тех, кто хочет использовать AI не как игрушку, а как рабочий усилитель аналитика. Вы будете чистить данные, писать SQL, считать метрики на Python, проверять AI-ответы и собирать отчёты. Главное обещание После курса ученик сможет пройти путь от сырой таблицы до проверяемого вывода: найти проблемы в данных, посчитать метрики, попросить нейросеть о помощи, проверить её ответ и оформить понятный отчёт. Что внутри 60 уроков: короткая теория, проверка понимания, практика и разбор. Нативные SQL-задачи Stepik: SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN, агрегаты, отчётные запросы. Python-задачи: CSV, JSON, пропуски, суммы, сегменты, проверка AI-расчётов. AI-практика без галлюцинаций: исправление AI-выводов, ревью SQL/Python, чеклисты проверки. Финальный кейс: данные → расчёт → AI-ревью → отчёт. Кому подойдёт аналитикам, менеджерам, маркетологам и операционным специалистам; начинающим Python/SQL-ученикам, которым нужен прикладной рабочий результат; тем, кто хочет использовать нейросети в работе, но не хочет верить красивым ошибкам; тем, кто делает отчёты, таблицы, выгрузки, summary и регулярную аналитику. Чем курс отличается от “курса по промптам” Мы не продаём идею, что нейросеть всё сделает сама. Наоборот: курс учит ставить AI в правильное место процесса. AI может предложить формулу, SQL, черновик вывода или структуру отчёта, но финальная цифра проверяется по данным. Как устроена практика В задачах не нужен внешний интернет, реальные токены, закрытые API или Excel на компьютере. Данные приходят через stdin, CSV, JSON или нативный SQL runner Stepik. Это делает автопроверку стабильной и честной. Результат На выходе у ученика будет понятный аналитический workflow: задать вопрос, проверить данные, посчитать метрику, использовать AI как помощника, найти ошибки и оформить вывод для человека.