Записаться на Data Sprint
Этот сайт использует cookies. Продолжая, вы даёте согласие на их обработку. Политика использования.
Data Sprint:
> Разбор кейсов, востребованные инструменты, карьерные советы
> 5 вебинаров от экспертов крупных компаний: X5 Group, AliExpress, Яндекс
> 3 направления: Аналитика данных, Machine Learning, Data Engineering
ваш старт в Data Science
Кому будет полезно
Попробуете сразу несколько профессий в Data Science и найдете свою
Поймете, как развиваться дальше: вырасти в грейде и зарплате
Специалистам с опытом
Новичкам в индустрии
Как проходит Data Sprint
Заполняете форму на сайте
Получаете анонсы и запись эфиров
Вас ждут бесплатные гайды, чек-листы
Забираете подарки
Подписываетесь на Telegram-бота
Регистрируетесь
ближайший вебинар
> Почему ручное выполнение задач занимает много времени
> Как описать структуру данных и сформулировать задачу для нейросети
> Как запустить сгенерированный код в среде для работы с базами данных
> Как описать структуру данных и сформулировать задачу для нейросети
> Как запустить сгенерированный код в среде для работы с базами данных
Руководитель проектов по автоматизации бизнеса, внедрению систем на базе ИИ и нейросетей
Игорь Зуриев
Спикер:
Разберем на практике, как с помощью ИИ быстрее решать аналитические задачи — даже без глубоких знаний SQL. Вы узнаете:
«AI-аналитик: как заставить нейросеть писать SQL-запросы по вашим данным»
Программа
Разберем, что такое data-driven подход, какие этапы включает и реально ли к нему прийти. Обсудим, что мешает формировать data-driven культуру в компаниях
«Data-Driven: хайп или реальная необходимость»
Погрузимся в алгоритмы регрессии и классификации. Объясним, как с ними работать, на примере кейсов из бизнеса
«Машинное обучение: первый шаг в работу с нейросетями»
Расскажем, как научиться решать реальные задачи Data Science без риска для бизнеса. Разберем 3 кейса с использованием SQL и Python
«Data Симуляторы: попробуй профессию на практике»
Решим аналитические задачи с помощью ИИ. Разберем, как составлять эффективные промпты и быстро проверять код, сгенерированный нейросетью
Обсудили, кто такие аналитики данных, какие навыки востребованы в индустрии и как компании нанимают специалистов
«Аналитика данных 2025: билет в профессию будущего»
Покажем, какой путь проходят данные от источника до аналитики. Расскажем, на ком держатся DS-команды, вся архитектура данных, пайплайны и хранилища
«AI-аналитик: как заставить нейросеть писать SQL-запросы по вашим данным»
«Инженерия данных: профессия за кулисами Data Science»
вебинар прошёл
Вебинар уже прошёл, вы можете посмотреть его в записи после регистрации
Вебинар уже прошёл, вы можете посмотреть его в записи после регистрации
Спикеры
Александр Манаенков
Младший научный сотрудник
в ИВНД РАН
Анатолий Карпов
СЕО karpov.courses, автор онлайн-курсов по Data Science
Дина сафина
Chief Data Officer в Яндекс Фантех
Игорь Зуриев
Руководитель проектов по автоматизации бизнеса, внедрению систем на базе ИИ и нейросетей
Эмиль каюмов
ex Head of ML, ex Experimentation platform lead Яндекс Еда
евгений Ермаков
Руководитель Data and ML Platform, Toloka.ai
Богдан Печёнкин
Основатель Vibe AI
Дмитрий казаков
Директор по Аналитике в Kolesa Group
на программы karpov.courses
для участников вебинаров
Специальные условия
Скидки 20%
Учиться новому в Чёрную пятницу
- познакомиться с Data-driven на практике — на реальных кейсах
- узнать опыт экспертов из топовых компаний и лидеров рынка
- освоить рабочие инструменты и ценные навыки в работе с данными
Вас ждёт месяц концентрированной теории и практики в Data Science