AI&DS симбиоз

AI & DS симбиоз
Python, Математика и Промпт-инжиниринг

AI & DS симбиоз
Python, Математика
и Промпт-инжиниринг

на уроках Вы последовательно изучите

{ введение в программирование }

{ основы статистики }

{ функции }

{ алгебру }

{ векторы и матрицы }

{ закрепите все темы на Python }

{ научитесь писать промпты и скиллы для нейросетей }

на уроках Вы последовательно изучите

{ введение в программирование }

{ основы статистики }

{ функции }

{ алгебру }

{ векторы и матрицы }

{ закрепите все темы на Python }

{ научитесь писать промпты и скиллы для нейросетей }

Получить бесплатный доступ

{ Как построена программа обучения }

Python, Математика и Промпт-инжиниринг

Ввод и вывод данных в Python
Списки, кортежи, множества и словари
Условия и циклы
Библиотека math для аналитиков
Степени, дробные выражения и уравнения

Метод Гаусса, векторы и матрицы
Практические кейсы по анализу данных

Работа с данными в JSON-файлах
Моделирование процессов

Работа с функциями: линейные, нелинейные
и параболические зависимости

Виды и категории данных.
Мода, медиана, квартили, децили и перцентили

Промпт-инжиниринг, создание SKILL.md
и постановка задач нейросетям

Две дополнительные задачи на любые
выбранные Вами темы

{ Посмотрите ознакомительное видео }

Сначала мы открыто показываем,
как и зачем Математика

будет применяться на наших уроках

После этого мы приглашаем на основу
и обучаем профессиональной аналитике

через Python, Функции, Моделирование, Векторы, Матрицы и Промпт-инжиниринг

Параллельно обучаем
тем разделам Python,

которые используются во время
анализа данных на основной программе

{ Как проходит обучение }

От фундаментальных знаний к решению реальных аналитических задач и ТОПовой карьере.

Программа курса

Базовый блок 1: ввод\вывод

Ввод информации: от input() до файлов
Вывод информации: от print() до логов

Базовый блок 2: структуры данных

Списки в Python
Кортежи в Python
Множества в Python
Словари в Python

Базовый блок 3: циклы и ветвления

Циклы
Условия

Базовый блок 4: библиотеки

Библиотека math для аналитиков

Базовый блок 5: введение в алгебру

Аналитика и алгебра: основная связь
Степени в аналитике
Дробные выражения в аналитике
Применение уравнений в анализе данных
Экзамен: выражения в анализе данных

Главный результат программы

Стоимость

5 900 ₽

cо скидкой сейчас

7 500 ₽

cтоимость курса

Гарантия возврата средств, если формат обучения Вам не подойдет

После обучения Вы будете понимать:

✓ почему в аналитике именно эти знания используются чаще всего;
✓ как реализовать их с помощью Python;
✓ как работать с файлами данных, с которыми сталкивается аналитик;
✓ как использовать нейросети в качестве помощника, а не в качестве источника ошибок, которые не были замечены из-за непонимания базы.

Именно такое сочетание знаний становится основой для дальнейшего развития в профессии аналитика.

Основной блок 1

Мода, среднее, медиана, квартили и другие статистические характеристики
Кейс: закупки сиропов для кофейни
Виды и категории данных
JSON файлы и работа с данными
Промпт-инжиниринг: создание скиллов
Промпт-инжиниринг: экзамен

Основной блок 2

Про функцию простейшим языком
Автоматизация линейных процессов
Единство функций в Python и математике
Кейс: моделирование массы человека
Нелинейные и параболические процессы
Нули функций в анализе данных
Программирование метода Гаусса
Промпт-инжиниринг: система скиллов
Экзамен: моделирование процессов

Основной блок 3

Суть векторного анализа
Кейсы скалярного произведения
Кейсы векторного произведения
Кейсы смешанного произведения
Векторный анализ в JSON файлах
Промпт-инжиниринг в векторном поле
Матричные операции в аналитике
Промпт-инжиниринг в матрицах
Экзамен

Приобрести платный модуль

Каждый урок состоит из трёх частей:

Текстовый и/или видео урок с теорией

Задачи с автоматической / ручной
проверкой преподавателем

Примеры практических
кейсов

Курс будет полезен для Вас, если Вы

Получить пробный урок

Подробнее о программе

Только начинаете изучать анализ данных

Не имеете навыков программирования
и хотите освоить Python

Давно не занимались математикой
и хотите восстановить базовые знания

Планируете изучать статистику,
линейную алгебру или машинное обучение

Хотите понять, достаточно ли вашей подготовки для дальнейшего обучения

Работаете с функциями, матрицами
и векторами в аналитике

Применяете Python и Математику
во время анализа данных

Обрабатываете JSON-файлы с данными

Занимаетесь промпт-инжинирингом
и ставите перед ИИ вопросы автоматизации

Хотите получить больше практических кейсов
в анализе данных

{ Отзывы }

Мне 42 года. Занимаюсь
по математике для себя. Единственное пока не хватает времени на самостоятельное изучение, т.к. семья, работа
и маленький ребенок. Материал приподносится понятно.
Пока не пойму изучаемую тему
на следующую не перехожу.
В дальнейшем планирую изучить язык программирования Python.
Полученные знания хочу
применять в анализе данных.
Если хотите понять математику,
то я рекомендую этот курс!

Преподаватель очень хорошо
всё объясняет и не просто рассказывает теорию, а показывает где она применяется на практике. Объема информации в уроках много, но она хорошо структурирована и доходчиво объясняется, так что это очень продуктивно! Очень рекомендую, крайне довольна учёбой!

Благодарю за интересные
и эффективные уроки в рамках данного курса. Удобный дистанционный формат, разбор 
всех основных тем помогают 
хорошо понять материал.
Очень комфортно заниматься, преподаветель подробно
отвечает на вопросы

Дмитрий

Менеджер проектов

Ксения

Разработчик

Елизавета

Разработчик Си

Учусь в СПбПУ на первом курсе.
В школе, как оказалось, математику изучали недостаточно. Из-за этого было тяжело изучать программу «Математического анализа». Я обратилась
за помощью к данному преподавателю. Выражаю огромную благодарность
за проделанную работу!
Благодаря курсу я стала применять полученные знания. Очень рекомендую, информация преподносится доступно, не раз повторяется объяснение на случай непонимания.

София

Студент аналитик

Давно хотел связать свою работу
с данными. Занялся плотно математикой для этого, штудировал литературу.
Сложного материала оказалось много, поэтому часто не хватало простых, понятных объяснений. Курс от Ильдара здорово помог. Материал компактный, много важной практики, объяснения
на лекциях легкие. Удобно всегда держать под рукой, если нужно быстро вспомнить тему. Рекомендую!

Роман

Аналитик

С Ильдаром Фаридовичем мой сын занимается с 5го класса,
а материал этого курса они стали изучать уже спустя 4 года Программа обучения не для школьников, но вдохновила ребенка. Он готов заниматься даже во время летних каникул - для меня это весомый показатель! Рекомендую!

Полина

Инвестор

Автор курса - отличный преподаватель. Любит своё дело. Мне надо было по работе подтянуть математику. На начало занятий я не помнил как оперировать простыми дробями. Спустя месяц решаю тригонометрические
и логарифмические уравнения

Алексей

Юрист

Отличный преподаватель. Интересная подача материала
на курсе. Работаю программистом, искал хороший курс по базовой
и высшей математике, так как
со временем многое забылось.
И я был приятно удивлен, что Ильдар преподает материал, обладая отличными знаниями
в этой области. Для себя считаю такой курс большой находкой :) Спасибо!

Михаил

Программист

Ознакомиться с оригиналом отзыва

{ Об авторе курса }

Посмотреть диплом магистра

Посмотреть диплом бакалавра

Преподаю математику

и программирование с 2015 года. Помогаю выстроить прочную базу для анализа данных и работы с Python

С 2018 года объясняю, как применять математику, Python и ИИ-инструменты на практике

от фундаментальных знаний
до нейросетей так, чтобы каждый инструмент использовался осознанно

быстрого изучения математики и программирования на основе языковых методов

Работаю в аналитике

Обучаю поэтапно

Разработал методику

Учу анализировать именно на основе крепкой базы, проверять результаты и понимать суть. Именно такой подход помогает уверенно работать с данными.

Ознакомлен и согласен с условиями политики
передачи персональных данных

Обучение
со скидкой

доступна оплата частями

39 000 р.

~~50 000 р.~~

доступна оплата частями

{Начните обучение уже сегодня}

Заполните форму. Вы сразу получите доступ к бесплатному уроку

{ FAQ }

Нужен ли опыт программирования?

Нет. Курс рассчитан на тех, кто только начинает знакомиться с Python. Все темы разбираются последовательно — от самых базовых конструкций до их применения в аналитических задачах.

- Возможность описывать сложные процессы простыми формулами, которые
Вы научитесь разрабатывать сами;

- Использовать статистику для анализа датасетов (выборок);
и многое другое.

- Умение создавать графики
аналитических процессов и алгоритмы
их анализа;

- Знания о байесовских вероятностях,
Z-SCORE, видах распределений и других необходимых понятиях из теорвера;

- Обязательное понимание основ
регрессии (это когда по данным прошлого предсказывают будущее);

- Понимание того, где и какая тема математики в задачах анализа данных применяется;

- Важные навыки А/В тестирования
и работы с ошибками 1 и 2 родов;

Подходит ли курс начинающим?

Наша программа поможет Вам существенно облегчить вход в профессию, освоить актуальные методы анализа и обрести уверенность в работе.

Если Вы приступите к обучению или самой работе без предварительной подготовки, то столкнётесь
с непреодолимыми трудностями.

Да. Именно для начинающих он и создавался.

Если вы только планируете изучать анализ данных или хотите восполнить пробелы в Python и математике, этот курс поможет сформировать необходимую базу для дальнейшего обучения

Наша программа поможет Вам существенно облегчить вход в профессию, освоить актуальные методы анализа и даст уверенность в работе.

Если Вы приступите к обучению или самой работе без предварительной подготовки,
то столкнётесь с непреодолимыми трудностями.

Да. Именно для начинающих он и создавался.
Если вы только планируете изучать анализ данных или хотите восполнить пробелы в Python и математике, этот курс поможет сформировать необходимую базу для дальнейшего обучения

Если я студент, подходит ли мне курс?

Команда учтет Ваш запрос, а также запросы от других студентов и добавит новые уроки в курс. А если Ваш вопрос можно разобрать проще и без нового видео, Вам порекомендуют книги
или статьи, где можно быстро найти ответы.