«Нейросети для аналитика данных: Excel, SQL, Python и парсинг [Stepik]» [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.

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.

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.