Почему ИИ ошибается без контекста и как правильно готовить данные и запросы.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Как ИИ помогает ускорить первичный исследовательский а нализ данных.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Какие трудности чаще всего возникают у начинающих аналитиков данных? Говорим о реальных сложностях и о том, как с ними справляются.
Подробнее о курсе «Аналитик данных»: https://to.karpov.courses/LgLNKg
Обсуждаем задачи, где ИИ уже эффективнее ручной работы аналитика.
Подробнее о курсе: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Какой набор навыков обязателен для старта в аналитике данных, а что уже считается серьёзным преимуществом? Коротко разбираем, без иллюзий и завышенных ожиданий.
Подробнее о курсе «Аналитик данных»: https://to.karpov.courses/LgLNKg
Разбираем различия между аналитикой в традиционной рознице и продуктовой аналитикой в цифровых сервисах. Подходы, данные и задачи — что меняется в зависимости от среды.
Подробнее о курсе «Аналитик данных»: https://to.karpov.courses/LgLNKg
Разбираем ситуации, где ИИ экономит часы работы, и где он создаёт лишний шум.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Генерация кода: где ИИ помогает, а где требует обязательной проверки.
Подробнее о курсе: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Показываем, как ИИ ускоряет написание SQL и снижает количество типовых ошибок.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Зачем будущему аналитику данных стажировка и какую роль она играет при трудоустройстве? Коротко о практическом опыте и ожиданиях работодателей.
Подробнее о курсе «Аналитик данных»: https://to.karpov.courses/LgLNKg
Что даёт обучение в партнёрстве с ИТМО и чем оно отличается от обычных онлайн-курсов? Рассказываем о формате и возможностях для студентов.
Подробнее о курсе «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/7L1Xgw
Разбираем реальные возможности ИИ в аналитике и популярные заблуждения.
Подробнее о курсе «ИИ для анализа данных»: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Работает ли диплом в ML сегодня и что на самом деле оценивают работодатели? Коротко о требованиях рынка и ожиданиях от кандидатов.
Детали программы «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/7L1Xgw
Продолжаем разбирать, где заканчивается “база” и начинается продвинутый уровень работы с ИИ в аналитике.
Детали курса: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Нужно ли высшее образование, чтобы стать ML-инженером? Разбираем, какую роль играет вуз и что реально важно для старта в профессии.
Подробнее о курсе «ML Engineering: от базы до AI-продукта»: https://to.karpov.courses/7L1Xgw
Какой уровень владения ИИ действительно нужен аналитику? Разбираем базовый минимум и продвинутый максимум.
Подробнее о курсе «ИИ для анализа данных»: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Про полезные вуз-знания рассказывает Дмитрий Бакаев, аналитик данных в «Передовые платёжные решения».
Подробнее о программе: https://to.karpov.courses/n9cenA
Про альтернативы RFM рассказывает Дмитрий Бакаев, аналитик данных в «Передовые платёжные решения».
Узнать подробности: https://to.karpov.courses/n9cenA
Про ошибки продуктовой аналитики рассказывает Дмитрий Бакаев, аналитик данных в «Передовые платёжные решения».
Записаться на курс: https://to.karpov.courses/n9cenA