Name: Принятие решений на основе данных и ИИ
Price: 69000 RUB
Availability: InStock
Rating: 4.5 (2 reviews)

Длительность2 мес.

ФорматОнлайн

УровеньНачинающий

ДокументСертификат школы

Data-driven решения Автоматизация задач Продуктовая аналитика Промпт-инжиниринг Работа с AI-агентами Юнит-экономика ChatGPT Claude Perplexity PostgreSQL Python SQL

Мнение редакции

8.4/10

Курс отвечает на тезис, который школа выносит в подзаголовок: решения на основе данных больше не требуют глубоких технических знаний. Это спорное утверждение, но в исполнении оно выглядит убедительно: за семь недель человек проходит путь от продуктовых метрик до автономных аналитических процессов, ни разу не становясь инженером.

Стек здесь заметно шире, чем в соседних курсах про нейросети. Perplexity и Deep Research для исследований, pandas и таблицы для разведочного анализа, Langflow с Qdrant для RAG, Metabase с PostgreSQL для генеративной аналитики, MCP и API для инструментальных агентов, вайб-кодинг для прототипов. Это не обзор, а рабочий набор, разложенный по этапам принятия решения.

Инфраструктура сделана правильно: вся среда разработки и выполнения задач работает в браузере, включая ИИ-ассистента, Jupyter Notebook, терминал, PostgreSQL, GitLab и API-роутер. Для аудитории, которая по определению не хочет настраивать окружение, это половина успеха. Плюс предматериалы до старта на шесть часов по продуктовому подходу и метрикам: без дерева метрик и юнит-экономики разговор о решениях быстро вырождается.

Ограничение честное и его стоит проговорить: курс учит пользоваться инструментами, а не проверять их выводы статистикой. Заявленная возможность старта с нуля означает, что программированию тут не учат вовсе. Тем, кому нужна доказательная часть, эксперименты и корректность выводов, понадобится отдельный курс.

Вердикт: семь недель про то, как принимать решения на данных без технической команды: глубокие ИИ-исследования, RAG, генеративная аналитика и агенты в одной среде прямо в браузере.

Плюсы

широкий рабочий стек, разложенный по этапам принятия решения, а не по инструментам
вся среда работает в браузере: ассистент, Jupyter Notebook, терминал, PostgreSQL, GitLab, API-роутер
предматериалы на 6 часов по продуктовым метрикам и юнит-экономике до старта
разбираются RAG-системы и генеративная аналитика, а не только промпты
отдельная тема про безопасные автономные аналитические процессы
все записи остаются после окончания курса

Минусы

статистики и проверки гипотез в программе нет: выводы придётся проверять самостоятельно
программированию не учат: обещание «можно с нуля» означает работу в готовых инструментах
стек очень широкий для семи недель, глубины по каждому инструменту не будет
документ это сертификат школы, без государственного статуса

Кому подходит

Основателям стартапов

Школа обещает фреймворк быстрого прототипирования: собирать ИИ-прототипы самостоятельно и строить культуру решений на данных без найма большой команды.

Аналитикам, расширяющим стек

Глубокие ИИ-исследования, Python-ассистенты, RAG-системы, инструментальные агенты и генеративная аналитика поверх привычных инструментов.

Менеджерам, зависящим от технической команды

Курс сокращает эту зависимость: часть задач закрывается собственными прототипами.

Тем, кто хочет автоматизировать аналитику без программирования

Вся среда работает в браузере, программирование не требуется.

Кому курс не подойдёт

тем, кому нужна доказательная аналитика: статистики и A/B-тестов в программе нет
тем, кто хочет научиться писать код: курс работает в готовых инструментах
тем, кто предпочитает глубину по одному инструменту широкому обзору стека

Чем отличается от других курсов направления

Соседи по подборке готовят инженеров: «Инженер данных» у TeachMeSkills за 100 000 рублей, «Инженер данных с нуля» и «ML-инженер» у Яндекс Практикума за 169 500 и 192 000 рублей на год. Там строят инфраструктуру и пишут код, срок от полугода. Этот курс стоит 69 000 рублей, идёт семь недель и решает обратную задачу: научить человека, который принимает решения, получать ответы на данных без технической команды. Пересечение с соседями почти нулевое, а выбирать между ними стоит по роли: если вы собираетесь строить системы, идите к инженерным программам, если пользоваться ими для решений, сюда.

Обзор курса

Что за курс

Программа на 7 недель, старт потока 27 августа, сложность заявлена как «можно с нуля». Тема: принятие бизнес-решений с помощью современных ИИ-инструментов, от исследовательских агентов до генеративной аналитики. Школа формулирует рамку так: data-driven с ИИ это новый стандарт управления, и курс даёт системный подход к принятию решений.

Кому адресован

Основателю стартапа обещают фреймворк быстрого прототипирования аналитических решений: собирать ИИ-прототипы через вайб-кодинг и строить культуру решений на данных без найма большой команды. Аналитику расширение стека: глубокие ИИ-исследования, Python-ассистенты, RAG-системы, инструментальные агенты и генеративная аналитика, а также проектирование безопасных автономных аналитических процессов. Третья группа это те, кто хочет уменьшить зависимость от технической команды.

Что до старта

Предматериалы примерно на 6 часов: основы продуктового подхода и метрики. Разбираются циклы Discovery и Delivery, ключевые продуктовые метрики (NPS, DAU/MAU, LTV и другие), построение дерева метрик и юнит-экономика. На практике дерево метрик своего продукта строится через ИИ-ассистента и визуализируется, в том числе в формате mermaid.

Какие технологии внутри

Школа перечисляет стек по модулям: ChatGPT и Claude, Perplexity, Deep Research и поисковые агенты для исследований; pandas, DeepSeek, Excel, Google Sheets и VBA для работы с данными; Langflow, Qdrant и OpenAI API для систем поддержки решений; Langflow, Metabase, PostgreSQL, MCP, Python и SQL для генеративной аналитики; агенты, MCP, API и Harness для инструментальной части; вайб-кодинг и собственный тренажёр data-ai-trainer для прототипирования. Финальная линия проходит от разведочного анализа до фреймворка запуска ИИ-проекта и промышленной эксплуатации.

Как устроена среда

Вся среда разработки и выполнения задач работает в браузере: ИИ-ассистент, Jupyter Notebook, терминал, PostgreSQL, GitLab и API-роутер. Устанавливать ничего не нужно, материалы лежат на собственной платформе школы, все записи остаются после окончания курса.

Как устроена нагрузка

Время на учёбу от 6 часов в неделю, материалы в видеоформате. Поток стартовал 27 августа, но присоединиться, по заявлению школы, ещё можно.

Деньги

69 000 рублей одним платежом вместо 96 900, в рассрочку от 4 038 рублей в месяц при сроке 24 месяца. Рассрочка беспроцентная от партнёров, при единовременной оплате скидка до 16 %. Налоговый вычет до 13 %, оплата работодателем и оптовая покупка для компаний. Возврат полной стоимости в первые две недели, дальше за вычетом пройденных уроков.

Итог

Один из самых насыщенных по стеку курсов линейки при умеренном сроке и посильной нагрузке. Берите, если вы принимаете решения и устали ждать чужой очереди. Не берите, если ищете доказательную аналитику: статистики и экспериментов здесь нет.

Программа курса

1Предматериалы: продуктовый подход и метрики

Около 6 часов до старта: циклы Discovery и Delivery, метрики NPS, DAU/MAU, LTV, дерево метрик и юнит-экономика. Практика: дерево метрик своего продукта через ИИ-ассистента с визуализацией в формате mermaid.

2Глубокие ИИ-исследования

Работа с исследовательскими и поисковыми агентами: ChatGPT и Claude, Perplexity, Deep Research. Как собрать обоснование решения быстрее ручного поиска.

3Разведочный анализ данных с ассистентами

Первичный анализ на pandas, в Excel и Google Sheets, с DeepSeek и VBA: как получить картину до построения моделей.

4Системы поддержки решений и RAG

Сборка решений на Langflow с векторной базой Qdrant и OpenAI API: ответы строятся по вашим данным.

5Генеративная аналитика (Gen BI)

Связка Langflow, Metabase, PostgreSQL, MCP, Python и SQL: аналитика и дашборды, собираемые с помощью ИИ.

6Инструментальные агенты

Агенты с доступом к инструментам через MCP, API и Harness: система не только отвечает, но и действует.

7Вайб-кодинг и быстрые прототипы

Фреймворк быстрого прототипирования аналитических решений, практика на собственном тренажёре школы data-ai-trainer.

8Запуск ИИ-проекта и эксплуатация

Финальная линия курса: от разведочного анализа до фреймворка запуска ИИ-проекта и доведения агентов до промышленной эксплуатации.

Записаться на курс

Чему вы научитесь

строить дерево метрик продукта и считать юнит-экономику
проводить глубокие исследования с помощью поисковых агентов и Perplexity
делать разведочный анализ данных с ИИ-ассистентами
собирать RAG-системы на Langflow и векторной базе Qdrant
работать с генеративной аналитикой в связке Metabase, PostgreSQL и SQL
подключать агентам инструменты через MCP и API
быстро прототипировать аналитические решения через вайб-кодинг
проектировать безопасные автономные аналитические процессы

Как проходит обучение

Предматериалы до старта

Около 6 часов по продуктовому подходу и метрикам, чтобы прийти на курс с общим языком.

Старт вместе с потоком

Поток стартовал 27 августа, длительность 7 недель, присоединиться можно и после старта.

Видеоформат и своя платформа

Образовательные материалы в видео, всё лежит на платформе школы, записи остаются после окончания.

Среда прямо в браузере

ИИ-ассистент, Jupyter Notebook, терминал, PostgreSQL, GitLab и API-роутер работают без установки на компьютер.

Нагрузка от 6 часов в неделю

Формат рассчитан на совмещение с работой, темп внутри недели свободный.

Практика на тренажёре школы

Отдельный тренажёр data-ai-trainer для отработки прототипирования.

Часто задаваемые вопросы

Нужен ли технический опыт?

Нет, сложность курса заявлена как «можно с нуля». Школа отмечает, что решения на основе данных больше не требуют глубоких технических знаний, а автоматизировать аналитику можно без навыков программирования.

Сколько длится курс и сколько времени он занимает?

7 недель, время на учёбу от 6 часов в неделю. Плюс предматериалы примерно на 6 часов до старта обучения.

Что нужно установить на компьютер?

Ничего. Вся среда разработки и выполнения задач работает в браузере: ИИ-ассистент, Jupyter Notebook, терминал, PostgreSQL, GitLab и API-роутер.

Какие технологии разбираются?

ChatGPT и Claude, Perplexity и Deep Research, pandas, DeepSeek, Excel и Google Sheets, Langflow, Qdrant, OpenAI API, Metabase, PostgreSQL, MCP, Python, SQL, а также вайб-кодинг и тренажёр data-ai-trainer.

Что входит в предматериалы?

Основы продуктового подхода и метрик: циклы Discovery и Delivery, метрики NPS, DAU/MAU, LTV, построение дерева метрик и юнит-экономика.

Какой документ выдают?

Сертификаты на русском и английском языках, опыт предлагается упаковать в портфолио.

Сколько стоит и есть ли рассрочка?

69 000 рублей одним платежом вместо 96 900, при единовременной оплате скидка до 16 %. Беспроцентная рассрочка от партнёров от 4 038 рублей в месяц при сроке 24 месяца.

Можно ли вернуть деньги?

Да, если за две недели курс не подойдёт, возвращают полную стоимость, позже за вычетом пройденных уроков. Также доступен налоговый вычет до 13 %.

Отзывы о курсе «Принятие решений на основе данных и ИИ»

4.5 2 отзыва

5★1

4★1

3★0

2★0

1★0

АртурКазань23.07.2026

Достоинства: среда в браузере и очень практичный стек

Недостатки: по каждому инструменту только основы

Основатель небольшого сервиса, аналитика жила в голове и в трёх таблицах. За семь недель собрал дерево метрик, поднял связку с Metabase и научился получать ответы сам, вместо того чтобы ставить задачу подрядчику и ждать неделю. Отдельно порадовало, что ничего не пришлось устанавливать: всё открылось в браузере и заработало. По каждому инструменту дают базу, дальше копать самому, но для моих задач хватило.

👍 0👎 0

ПолинаСанкт-Петербург10.04.2026

Достоинства: разбор RAG и генеративной аналитики

Недостатки: нет статистики и проверки гипотез

Аналитик в продукте, шла за расширением стека. RAG и агенты с инструментами оказались самой полезной частью, их теперь использую в работе каждую неделю. Но курс совсем не про доказательность: как убедиться, что вывод верный, придётся выяснять в другом месте.