Stepik [Максим Мигутин, Stepik] Нейросети для аналитика данных: Excel, SQL, Python и парсинг (2026)

[Calvin Candie]

Автор: Максим Мигутин, Stepik
Название: Нейросети для аналитика данных: Excel, SQL, Python и парсинг (2026)



Научитесь использовать ИИ в работе Аналитика - от электронных таблиц и работы с SQL до автоматизации парсинга и получения данных из API через Python.
5 инструментов: Claude + Claude Code (главные), Codex, MiniMax Code, Qwen и ГигаЧат.
Очистка грязной выгрузки: 6 часов раньше -> 20 минут с AI.
Claude Code/Minimax Code/ Codex пишет Python для анализа сайта конкурента за вас. 6 часов на изучение => экономия сотен часов работы в Вашей Карьере

Чему вы научитесь:

• Тонете в «грязных» выгрузках? Научитесь чистить их с ИИ за минуты: дубли, кривые даты и суммы текстом перестанут съедать вечера.
• Забыли синтаксис ВПР? Формулы и сводные соберёт ИИ, вы научитесь ставить задачу и проверять результат до копейки.
• Директор ждёт цифры к пятнице? Соберёте дашборд и три вывода для совета директоров за один вечер.
• Просят передать базу клиентов подрядчику? Освоите обезличивание персональных данных: юристы спокойны, аналитика работает.
• SQL кажется тёмным лесом? Развернёте свою базу за 10 минут и будете получать запросы, задавая вопросы на русском.
• Python пугает? Окружение настроит ИИ, код напишет ИИ, а вы научитесь читать его, править и ловить ошибки.
• Каждый понедельник один и тот же отчёт? Автоматизируете его: скрипт сам прочитает выгрузки и соберёт Excel с подсветкой роста.
• Дизайнеры уверяют, что новый лендинг продаёт лучше? Проверите честным A/B-тестом и переведёте p-value на язык директора.
• Нужных данных нет в базе? Заберёте курсы валют из API Центробанка и соберёте цены конкурента прямо с сайта.
• Боитесь привязаться к одному сервису? Приёмы отработаете в Claude, Qwen, Codex, MiniMax Code и GigaChat

О курсе:
Это курс о том, как делать аналитику руками ИИ и отвечать за результат
«Аналитика с ИИ»: практический курс для всех, кто работает с данными, который показывает, как встроить ИИ-ассистентов в ежедневную работу аналитика,
ускоряя очистку выгрузок, формулы и сводные, SQL-запросы, Python-скрипты, статистику, работу с API и парсинг. Курс построен как работа в настоящей компании:
вы аналитик интернет-магазина «ТехноЛавка», задачи ставит коммерческий директор, а все данные связаны между собой: выручка, посчитанная сводной в Excel,
сойдётся с SQL и pandas копейка в копейку.
Каждый урок: пошаговый сценарий «с экрана».
Вы повторяете действия на тех же файлах, сверяетесь с контрольными цифрами и забираете точные промпты автора для ежедневной работы.
Основной инструмент: Claude и Claude Code; в конце каждого модуля та же задача решается в GigaChat, Qwen, Codex и MiniMax, чтобы приёмы остались с вами при смене сервиса.
Финал курса: сквозной мини-проект, где данные проходят путь от сайта конкурента до Excel-отчёта для директора.
Главная особенность: сквозные данные. Все файлы созданы специально для курса и связаны между собой.
Выручка, которую вы посчитаете сводной таблицей в Excel, сойдётся с SQL-запросом из модуля 2 и с расчётом в pandas из модуля 3 копейка в копейку.
У каждого задания есть контрольные цифры: вы всегда знаете, что сделали правильно, и учитесь проверять за ИИ. Это главный навык курса.

Что внутри:

• Модуль 1. Электронные таблицы: очистка данных, формулы, сводные, дашборд и кейс обезличивания персональных данных
• Модуль 2. SQL: собственная база за 10 минут, text-to-SQL, джойны, оконные функции, разбор легаси и оптимизация
• Модуль 3. Python: разведочный анализ, очистка больших файлов, графики, дебаг, автоотчёты и A/B-тест
• Модуль 4. Интернет-данные: API Центробанка, парсинг сайта конкурента, сбор по расписанию и мини-проект: пайплайн от сайта до Excel-отчёта директору.

Основной инструмент: Claude и Claude Code. В конце каждого модуля ту же задачу решаем в альтернативах: Qwen, Codex, MiniMax Code, GigaChat.
Приёмы одни, кнопки разные: курс не привязывает вас к одному сервису.

Для кого этот курс:

• Для тех, кто работает с данными без программирования: аналитики, маркетологи, менеджеры продуктов, финансисты, предприниматели. Если вы хоть раз до ночи чистили чужую выгрузку руками, этот курс вернёт вам вечера.
• Для начинающих аналитиков: курс даст практику на реалистичных данных и три артефакта в портфолио, о которых будет что рассказать на собеседовании.
• Для опытных специалистов, которые хотят встроить ИИ в ежедневную работу: внутри отработанные приёмы постановки задач и проверки результата, без обзора интерфейсов и инструкций по установке.

Начальные требования:
Уверенная работа с компьютером и базовое знакомство с Excel
Опыт в SQL и Python не нужен: окружение настроит ИИ, а курс проведёт от первого запроса до готового пайплайна
Возможность установить и настроить платный тариф для агентов

Наши преподаватели:
Максим Мигутин 10 лет с данными: Booking.com, IBM, KFC. Преподаю в магистратуре РАНХиГС, Otus, Udemy.
10 лет строю системы данных: Booking.com, IBM, KFC.
Преподаю в магистратуре РАНХиГС, в Otus и на Udemy. 17 000+ студентов из 120 стран прошли мои курсы по Data Engineering и Data Observability.

Как проходит обучение:
Курс состоит из видеоуроков, в среднем по 10-15 минут: все действия показаны на экране от начала до конца.
К каждому уроку прилагаются конспект в PDF, файлы с данными и кодом + точные промпты автора: вы повторяете шаги на тех же данных и сверяете результат с контрольными цифрами.
В конце каждого модуля тест на способы работы, в финале курса сквозной мини-проект: от парсинга сайта конкурента до Excel-отчёта для директора.
Учитесь в своём темпе, доступ к материалам остаётся у вас.

Программа курса:
Каĸ устроен ĸурс + настройĸа инструментов.Первая задача: разобрать «грязную» выгрузĸу

1. Формулы, ĸоторые пишет ИИ
2. Сводные таблицы и быстрые ответы бизнесу
3. Кейс: обезличивание персональных данных
4. Диаграммы и мини-дашборд в таблице
5. Каĸ проверять ИИ: ĸонтрольные суммы и здравый смысл
6. Та же задача в другом инструменте: Qwen
7. Настраиваем базу за 10 минут руĸами ИИ
8. Text-to-SQL: от вопроса бизнеса ĸ запросу
9. Join-ы без боли
10. Читаем и распутываем чужой SQL
11. Оĸонные фунĸции через задачи
12. Оптимизация: почему запрос тормозит?
13. Та же задача в другом инструменте: Codex + ГигаЧат
14. Оĸружение без страданий
15. Разведочный анализ (EDA) за 20 минут
16. Очистĸа и трансформация в pandas
17. Графиĸи, ĸоторые понимает бизнес
18. Дебаг: чиним упавший сĸрипт
19. Автоматизация рутины
20. Проверĸа гипотез: A/B-тест на практике
21. Та же задача в другом инструменте: MiniMax Code
22. Что таĸое API на пальцах + первый запрос
23. Продвинутая работа с API: кэширование и fall back-и
24. Парсинг: таблица из сайта конкурента
25. Регулярный сбор данных (парсинг) по расписанию
26. Строим data pipeline
27. Та же задача в другом инструменте: Codex + MiniMax Code
28. Подведение итогов курса

В курс входят 30 уроков. 6 часов 23 минуты видео. 17 тестов
Последнее обновление 17.08.2026г.
Подробнее:

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.