Чему вы научитесь
- Программировать скрипты на Python, извлекать массивы данных из JSON файлов, анализировать их и делать выводы
- Реализовывать математические идеи на Python и видеть связь между формулой, кодом и результатом анализа
- Работать с основными характеристиками данных: модой, медианой, квартилями, децилями и перцентилями
- Понимать виды и категории данных
- Применять функции для описания и моделирования процессов, находить нули функций и отличать линейные зависимости от нелинейных
- Работать с векторами, скалярным, векторным и смешанным произведениями, матрицами и матричными операциями
- Использовать метод Гаусса как основу для дальнейшей работы с матрицами;
- Составлять промпты для нейросетей при работе со статистикой, функциями, векторами и матрицами;
- Создавать и выстраивать систему SKILL.md, чтобы нейросеть точнее понимала аналитическую задачу и выдавала проверяемый результат
О курсе
Этот курс выстраивает знания в правильной последовательности:
- Сначала Вы приобретаете необходимые базовые знания из Python
- Потом нарабатываете навык работы с алгебраическими преобразованиями
- Далее закрепляете математическую основу анализа: введение в статистику, функции и моделирование, векторы и матрицы.
- После формирования этой базы Вы переходите к промпт-инжинирингу и учитесь ставить нейросетям задачи так, чтобы использовать их как рабочий инструмент аналитика: задавать контекст, описывать требования к расчётам, формулировать ограничения и проверять результат.
Важно: на курсе отдельное внимание уделяется JSON-файлам, потому что это распространённый формат передачи и хранения данных.
Таким образом математика не остаётся набором формул, а программирование не сводится к копированию чужого кода. Вы учитесь видеть связь между аналитической задачей, математической моделью и её реализацией.
В курсе предусмотрены отдельные задания по созданию файлов скиллов типа SKILL.md, постановке задач для статистического, векторного и матричного анализа, а также итоговые экзаменационные задачи.
Для кого этот курс
Начальные требования
Разве что базовые знания арифметики и уверенное владение ПК. Обучение начинается с простейших основ.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Курс построен так, чтобы Вы не изучали математику, Python и промпт-инжиниринг по отдельности, а сразу видели их связь в аналитических задачах.
— сначала через видео урок или текст Вы разбираете математическую идею простым языком и понимаете, где она применяется в анализе данных;
— затем изучаете, как реализовать эту идею на Python и работать с данными, включая данные в JSON-файлах;
— после этого закрепляете материал на практических задачах с автоматической проверкой;
— далее учитесь ставить нейросети точные задачи по изученной теме: описывать контекст, указывать требования к расчётам, задавать ограничения и проверять ответ;
— по отдельным блокам выполняете итоговые задания, которые объединяют математику, программирование и работу с ИИ.
Программа курса
Сертификат
Что вы получаете
- чёткое понимание базовых конструкций Python, без лишних отступлений;
- уверенность в математических основах, которые нужны для анализа данных;
- системное понимание функций, описательной статистики, векторов, матриц и их роли в анализе данных;
- навык работы с данными в JSON-файлах и понимание структуры передаваемой информации;
- практику программирования математических и аналитических задач на Python;
- понимание связи между функциями, моделированием процессов, кодом и интерпретацией результата;
- навык постановки задач нейросетям для статистического, векторного и матричного анализа;
- умение создавать файлы навыков типа SKILL.md и использовать промпт-инжиниринг как инструмент аналитика, а не как способ получить непроверенный готовый ответ;
- подготовку к более сложным задачам анализа данных, где требуется одновременно владеть математикой, кодом и современными ИИ-инструментами.