длительность
5 недель
5 недель
Формат онлайн-встречи
2 раза в неделю
2 раза в неделю
Q&A сессии
с автором
с автором
СТАРТ ПОТОКА
25 июня
25 июня
Интенсив
Научитесь быстро и эффективно работать с данными и автоматизировать рутину при помощи ИИ
Умная аналитика: как ИИ помогает работать с данными
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
Как превратить идею в работающий ИИ-продукт >>
Искусственный интеллект становится универсальным помощником для специалистов без технического бэкграунда
Он позволяет писать SQL-запросы и код на Python без глубоких знаний, анализировать таблицы, визуализировать данные и формулировать выводы простым языком. Для аналитиков и менеджеров ИИ — инструмент, который помогает быстрее принимать решения, автоматизировать рутину и уделять больше времени поиску инсайтов, а не вопросам технической реализации.
Кому подойдёт курс //
Получите практические навыки, которые позволят вести ИИ-продукт с минимальной командой. Научитесь работать с ML-моделями, управлять разработкой и быстрее доводить идеи до результата.
Продуктовым менеджерам
Научитесь создавать MVP с ИИ — от идеи до работающего прототипа. Освоите инструменты, которые помогут быстро тестировать гипотезы, привлекать первых пользователей и запускать продукт без технической команды.
Предпринимателям и стартаперам
Научитесь внедрять свои алгоритмы в реальные веб-продукты: оборачивать модели в API, подключать интерфейс, настраивать хранение данных и деплой. Получите опыт продовой разработки, которого не хватает многим кандидатам.
Аналитикам
и ML-специалистам
и ML-специалистам
чему вы научитесь
Вы будете заниматься тем, что действительно важно: анализировать рынок, описывать MVP, продумывать пользовательский опыт и ценность продукта.
Фокусироваться на продукте, а не на коде
Будете использовать ChatGPT, Copilot и другие нейросетевые помощники для генерации кода, текстов, интерфейсов и аналитики.
Использовать ИИ-инструменты на каждом этапе — от идеи до продакшна
Разберётесь, как упаковать идею в продукт, сформулировать ценностное предложение, встроить аналитику и начать собирать заявки и даже первые оплаты.
Тестировать бизнес-гипотезы и получать обратную связь от пользователей
Научитесь запускать полноценные лендинги, страницы с логикой, формы и даже личные кабинеты — самостоятельно, при помощи ИИ.
Создавать лендинги и веб-приложения без команды разработчиков
преподаватель курса >>
А также:
Анатолий Карпов
CEO Karpov Courses, Ex Руководитель команды аналитики VK
> Руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы ВКонтакте
> Автор обучающих курсов по статистике и машинному обучению, на которых обучается более 200 000 человек
> Самый читаемый специалист по анализу данных в России по данным исследования NewHR
> Автор обучающих курсов по статистике и машинному обучению, на которых обучается более 200 000 человек
> Самый читаемый специалист по анализу данных в России по данным исследования NewHR
программа обучения //
- Как найти и сформулировать идею для продукта
- Анализ рынка и потребностей: кто ваш пользователь и зачем ему продукт
- Как выбрать сегмент и нишу с потенциалом
- Что такое MVP и зачем начинать с малого
- Практика: описание идеи, целевой аудитории и проблем, которые вы будете решать
- Как с помощью ИИ собрать backend, frontend и связать их
- Основы архитектуры: API, базы данных, хранение и безопасность
- Как выглядит готовый MVP-продукт для пользователя
- Инструменты деплоя и автоматизации запуска
- Практика: запуск первой версии работающего приложения
- Как превратить идею в структуру интерфейса и пользовательского сценария
- Что должно быть в первом MVP, а что можно отложить
- Как не «перепилить» и не утонуть в лишнем функционале
- Работа с ИИ: как просить нейросеть собрать основу продукта
- Практика: составление структуры MVP и технического запроса к ИИ
- Подключение оплат и автоматизация воронки
- Как отслеживать поведение пользователей и считать метрики
- Как быстро понять, работает ли гипотеза
- Что делать, если пользователи не приходят или не платят
- Практика: настройка минимальной воронки и базовой аналитики
- Как быстро запустить лендинг, который объясняет ценность продукта
- Работа с ИИ: генерация текста, иллюстраций, структуры страницы
- Настройка форм, аналитики, подписок и первых шагов к воронке
- Подключение no-code/low-code инструментов
- Практика: запуск лендинга и сбор первых заявок или регистраций
- Как рассказывать про продукт: структура презентации
- Как подать идею инвестору, заказчику или команде
- Что дальше: развитие продукта, сбор команды, следующие гипотезы
- Финальная защита: презентация проекта и обратная связь
- Практика: подготовка и защита собственного MVP
- Как найти и сформулировать идею для продукта
- Анализ рынка и потребностей: кто ваш пользователь и зачем ему продукт
- Как выбрать сегмент и нишу с потенциалом
- Что такое MVP и зачем начинать с малого
- Практика: описание идеи, целевой аудитории и проблем, которые вы будете решать
- Как превратить идею в структуру интерфейса и пользовательского сценария
- Что должно быть в первом MVP, а что можно отложить
- Как не «перепилить» и не утонуть в лишнем функционале
- Работа с ИИ: как просить нейросеть собрать основу продукта
- Практика: составление структуры MVP и технического запроса к ИИ
- Как быстро запустить лендинг, который объясняет ценность продукта
- Работа с ИИ: генерация текста, иллюстраций, структуры страницы
- Настройка форм, аналитики, подписок и первых шагов к воронке
- Подключение no-code/low-code инструментов
- Практика: запуск лендинга и сбор первых заявок или регистраций
- Как с помощью ИИ собрать backend, frontend и связать их
- Основы архитектуры: API, базы данных, хранение и безопасность
- Как выглядит готовый MVP-продукт для пользователя
- Инструменты деплоя и автоматизации запуска
- Практика: запуск первой версии работающего приложения
- Подключение оплат и автоматизация воронки
- Как отслеживать поведение пользователей и считать метрики
- Как быстро понять, работает ли гипотеза
- Что делать, если пользователи не приходят или не платят
- Практика: настройка минимальной воронки и базовой аналитики
- Как рассказывать про продукт: структура презентации
- Как подать идею инвестору, заказчику или команде
- Что дальше: развитие продукта, сбор команды, следующие гипотезы
- Финальная защита: презентация проекта и обратная связь
- Практика: подготовка и защита собственного MVP
Что входит в курс >>
> Прикладная теория
> Практика на реальных задачах
Научитесь использовать ИИ в повседневной работе: анализировать таблицы, писать SQL, автоматизировать отчеты и создавать презентации — все на реальных кейсах
Разберетесь, как ИИ помогает работать с данными, автоматизировать рутину, писать код, формировать гипотезы и готовить отчеты
> Обмен опытом
Узнаете, как ИИ уже помогает участникам курса — поделитесь находками, лайфхаками и ситуациями, где ИИ реально сэкономил время или помог избежать ошибки
стоимость обучения >>
Первый MVP
60 000 ₽
ПОЛНАЯ ОПЛАТА:
5 973 ₽ / мес. *
рассрочка от партнёра:
* При рассрочке на 12 месяцев
Оплачивайте курс так, как удобно: единовременно со скидкой 13%* или в рассрочку
Беспроцентная рассрочка или оплата частями от наших партнёров:
* Скидка при единовременном платеже не суммируется со скидкой по промокоду
Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии — обучение может оплатить ваш работодатель
Повышайте квалификацию за счёт компании
Можно вернуть до 13% от стоимости обучения
Налоговый вычет
Если за две недели курс вам не подойдет, вернем полную стоимость. Позже — за вычетом пройденных уроков
Не подойдет — вернём оплату
Выберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты — от 4 до 12 месяцев
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
Мы свяжемся с вами для того, чтобы ответить на все вопросы по ней.
FAQ >>
Курс подойдёт всем, кто хочет запустить свой цифровой продукт, даже без опыта в разработке. Вы можете быть предпринимателем, продукт-менеджером, аналитиком или просто человеком с идеей — все технические задачи мы будем решать с помощью ИИ-инструментов. Главное — готовность учиться, принимать решения и действовать.
Вы будете использовать современные ИИ-инструменты для генерации кода и автоматизации задач.
Рекомендуем выделять 5−7 часов в неделю. Это позволит спокойно проходить материалы, решать практические задания и получать обратную связь, не выпадая из рабочего или учебного графика.