Аналитика данных и бизнес аналитика с применением искусственного интеллекта
Тип программы: Тренинг
Продолжительность: 2 дня
- 21-22 декабря 2026 (пн-вт) / Алматы
- 18-19 января 2027 (пн-вт) / Алматы
- 19-20 апреля 2027 (пн-вт) / Алматы
- 19-20 июля 2027 (пн-вт) / Алматы
- 18-19 октября 2027 (пн-вт) / Алматы
Расписание: с 10.00 до 17.30
Стоимость:
251400 тенге (без
НДС)
Аналитика данных и бизнес-аналитика с применением искусственного интеллекта
Практический курс для руководителей, предпринимателей и специалистов, которые хотят использовать данные и современные AI-инструменты для принятия обоснованных бизнес-решений.За 2 дня обучения участники освоят основы бизнес-аналитики, научатся подготавливать и анализировать данные, рассчитывать ключевые показатели эффективности, создавать наглядные отчёты и визуализации. Познакомятся с возможностями нейросетей, базовыми инструментами Python и технологией Vibe Coding для автоматизации аналитических задач.
В программе: работа с Excel и Power Query, основы Power BI, применение ChatGPT и других AI-инструментов в аналитике, анализ бизнес-показателей, основы Python и создание небольших бизнес-инструментов с помощью ИИ.
Организация практической работы:
Практические задания выполняются на одном сквозном учебном наборе данных о продажах: подготовка и анализ в Excel, исследование с помощью AI и повторение части расчётов в Python. Используются готовые шаблоны и ноутбуки, которые слушатели адаптируют под задачу. Такой подход позволяет увидеть связь между инструментами и бизнес-результатом.
В результате обучения Вы
- переводить бизнес-запрос в конкретную аналитическую задачу
- подготавливать таблицы и рассчитывать базовые бизнес-показатели
- создавать понятные графики и формулировать выводы
- использовать нейросети для аналитики с проверкой результатов
- читать и адаптировать простой Python-код с помощью AI
- создавать и проверять небольшие прототипы для автоматизации рабочих задач
Программа
День 1
От бизнес-вопроса к анализу данных
Модуль 1. Аналитика в бизнесе
- Зачем бизнесу аналитика: поиск причин изменений, оценка эффективности и выбор действий
- Задачи аналитика на примерах продаж, клиентов, расходов и операций
- Переход от общего запроса к конкретному вопросу: что произошло, где, когда и с чем связано
- Этапы работы: вопрос → данные → проверка → анализ → вывод → решение
- Различие между фактом, гипотезой и рекомендацией
Типовые ошибки: Анализ без цели, сбор лишних показателей, выводы без проверки исходных данных
Практикум: Преобразовать запрос «продажи упали — разберитесь» в набор конкретных аналитических вопросов
Модуль 2. Данные и их подготовка
- Таблицы, строки, столбцы, типы данных и единица наблюдения
- Основные источники: Excel, CSV, учётные системы, CRM и базы данных
- Ключи и объединение таблиц на примере заказов, клиентов и товаров
- Пропуски, дубли, ошибки дат, чисел и наименований
- Подготовка данных в Excel и знакомство с Power Query
- Контрольные проверки: количество записей, уникальность ключей и итоговые суммы
- Использование AI для объяснения структуры данных и подготовки правил очистки
Типовые ошибки: Смешение заказов и товарных позиций, повторный подсчёт выручки после объединения, удаление пропусков без выяснения причины
Практикум: Очистить учебную таблицу продаж и проверить корректность результата
Модуль 3. Бизнес показатели и базовый анализ
- Выручка, количество заказов, средний чек, затраты, прибыль и маржинальность
- Конверсия, повторные покупки и удержание клиентов на простых примерах
- Абсолютные и относительные изменения, проценты и процентные пункты
- Среднее и медиана: как выбирать подходящий показатель
- Сравнение периодов, сегментов, товаров, каналов и подразделений
- Основы анализа воронки и поиска факторов изменения результата
- Сводные таблицы и группировка данных
- Использование AI для предложения гипотез и вариантов анализа
Типовые ошибки: Неверный знаменатель, усреднение процентов без учёта объёма, сравнение неполных периодов, принятие связи показателей за причинность
Практикум: Определить, какие товары, каналы или клиентские сегменты повлияли на изменение продаж
Модуль 4. Визуализация и представление выводов
- Выбор графика под вопрос: сравнение, динамика, структура и распределение
- Понятные подписи, единицы измерения и корректные шкалы
- Основы дашборда: ключевые показатели, детализация и фильтры
- Знакомство с Power BI на демонстрационном примере
- Формулирование вывода: что обнаружено, чем подтверждено и какое действие предлагается
- Использование AI для подготовки структуры отчёта и пояснений к графикам
Типовые ошибки: Перегруженный дашборд, вводящие в заблуждение шкалы, графики без выводов, рекомендации без связи с результатами анализа
Практикум: Подготовить краткий аналитический отчёт с графиками и тремя выводами для руководителя
День 2
Нейросети, Python и автоматизация аналитики
Модуль 5. Нейросети в аналитике данных и бизнеса
- Какие задачи можно поручать AI: объяснение данных, подготовка формул, генерация кода, анализ текста и оформление выводов
- Постановка задачи нейросети: бизнес-контекст, структура данных, определения показателей и формат ответа
- Анализ загруженных таблиц в инструментах, поддерживающих работу с файлами и выполнение расчётов
- Получение и проверка формул Excel, запросов SQL и шагов обработки данных
- Анализ отзывов и обращений: классификация тем, выделение проблем и обобщение
- Работа с неполными данными и неопределённостью
- Проверка расчётов, источников и обоснованности выводов
- Конфиденциальность, обезличивание и использование разрешённых сервисов
Типовые ошибки: Принятие текста AI за выполненный расчёт, выдуманные значения, непроверенные формулы, передача корпоративных данных в неодобренные сервисы
Практикум: Провести анализ учебной таблицы с помощью AI и независимо проверить ключевые показатели
Модуль 6. Python для начинающего аналитика
- Где Python полезен в бизнесе: повторяющаяся обработка файлов, расчёты и подготовка отчётов
- Работа в среде ноутбука: ячейки, последовательность выполнения и результаты
- Базовые понятия: переменные, типы данных, списки, условия и функции
- Знакомство с pandas: чтение Excel/CSV, просмотр таблицы, фильтрация и группировка
- Расчёт показателей, построение простого графика и сохранение результата
- Использование AI для объяснения кода и разбора ошибок
Типовые ошибки: Запуск ячеек в неверном порядке, неверные типы данных, ошибочные пути к файлам, выполнение кода без понимания его действий
Практикум: Адаптировать готовый скрипт для расчёта продаж по месяцам и товарам
Модуль 7. Vibe coding и создание небольших бизнес инструментов
- Vibe coding: создание и изменение кода через описание задачи нейросети
- Постановка требований: входные данные, расчёты, результат и ограничения
- Работа короткими итерациями: запрос → прототип → проверка → исправление
- Примеры инструментов: обработчик файлов, калькулятор показателей и простой интерактивный отчёт
- Проверка на заранее известных результатах и некорректных входных данных
Типовые ошибки: Слишком общий запрос, изменение нескольких требований одновременно, доверие к работающему интерфейсу без проверки расчётов, запуск неизвестных команд
Практикум: С помощью AI изменить готовый аналитический инструмент — добавить показатель или фильтр и проверить его работу
Модуль 8. Итоговый бизнес кейс
- Постановка задачи и выбор показателей
- Подготовка и проверка учебных данных
- Анализ в Excel, AI-инструменте или готовом Python-ноутбуке
- Подготовка графиков и проверка выводов
- Формулирование рекомендаций и ограничений анализа
- Определение операций, которые можно автоматизировать
Итоговый кейс: интернет-магазин столкнулся со снижением выручки. На основе данных о заказах, товарах и клиентах слушателям необходимо определить основные факторы изменения, подготовить краткий отчёт и предложить действия для бизнеса. AI используется как помощник на этапах подготовки, расчётов и оформления результатов
Тренер
