AI DS ML в промышленности. Вводный курс для продактов и лидеров трансформации

Главная / Расписание открытых тренингов / AI DS ML в промышленности. Вводный курс для продактов и лидеров трансформации

Открытый тренинг

Выберите дату проведения:

О курсе: Базовый

Практический интенсив для менеджеров, продактов и лидеров трансформации, которые хотят уверенно запускать AI-инициативы — без необходимости становиться инженером данных.
За 3 дня вы разберётесь, как устроены ML-системы изнутри, научитесь ставить задачи командам данных, оценивать риски и бизнес-ценность решений, а также запустите собственный прототип на базе реального кейса. Теоретическая база подаётся через насыщенные слайды с примерами и разборами кейсов — и сразу же закрепляется на практике: интерактивные сессии, работа с реальными данными и командная практика.

1. Если от вашей компании планируется 3 и более человека, даты проведения могут быть скорректированы в соответствии с вашими потребностями, либо назначены дополнительные даты.

2. Формат проведения в указанные даты может быть быть изменен в соответствии с потребностями участников (очный - на онлайн и наоборот).

Продолжительность:

Off-line: 3 дня / 24 ак. часа

On-line: 3 дня / 24 ак. часа

Требования к слушателям:

•

Опыт работы в корпоративной среде от 2 лет — в бизнес-роли, управлении, продукте или IT

•

Базовое понимание бизнес-процессов и умение читать отчётность

•

Навыки работы с Excel / Google Sheets на уровне формул и сводных таблиц

•

Желательно (не обязательно): базовое знакомство с SQL или Python

•

Открытость к практической работе с данными и инструментами

Вы получите:

•

Персональная карта AI-зрелости: оценка текущего уровня применения AI в вашей области

•

Шаблон оценки AI-проекта (Project Canvas): постановка задачи, данные, метрики, ROI

•

Чеклист запуска ML-пилота: от бизнес-гипотезы до первого деплоя

•

Репозиторий с ноутбуками и примерами кода из практических занятий

•

Готовый прототип ML-решения, разработанный в рамках командной работы

•

Сертификат о прохождении курса

Стоимость участия

От компании

один человек (от компании)

75 000 руб.

два и более человека (от компании)

73 000 руб.

Физическое лицо

75 000 руб.

* Все скидки действуют только при предоплате.

** Стоимость участия может изменяться в зависимости от даты и места проведения.

Программа

ДЕНЬ 1. Введение и контекст. Работа с данными

ИНСТРУМЕНТЫ, МЕТОДИКИ, АЛГОРИТМЫ

Зачем бизнесу DS и AI: понятийный каркас, кейсы в производстве, классы задач, логическая стыковка с BI и корпоративными системами.)
ML-проект от идеи до продакшена: жизненный цикл, заинтересованные стороны и точки принятия решений
Как говорить с командой данных: общий словарь, метрики успеха, типичные расхождения в ожиданиях
Откуда берутся данные: источники, DWH, озёра данных — что и когда использовать:
Качество данных на практике: дрейф, пропуски, дубли и как это ломает модели
EDA без боли: Python + Polars + SQL для тех, кто редко пишет код
Декларативная визуализация — Altair: понятно для человека и удобно для ИИ-агента
Дашборды и визуализация: как читать данные и не строить вводящие в заблуждение графики

ДЕНЬ 2. Классический ML. MLOps и инфраструктура.

ИНСТРУМЕНТЫ, МЕТОДИКИ, АЛГОРИТМЫ

Обучение с учителем изнутри: регрессия, классификация, почему модели врут
Как не выбрать модель наугад: метрики, базовый уровень, A/B — от точности до бизнес-ценности
Продвинутый ML: градиентный бустинг, ансамбли, важность признаков и интерпретируемость
Конструирование признаков: как из сырых данных делать переменные, которые работают
AutoML и эксперименты: как ускорить прототипирование и не потерять воспроизводимость
MLOps на практике: версионирование данных и моделей, CI/CD для ML, мониторинг дрейфа
Глубокое обучение в боевых задачах: CV, NLP, временные ряды — когда нейросети реально нужны
Управление на основе данных: аналитическая зрелость организации и роль руководителя в AI-проектах

ДЕНЬ 3. LLM и финальный проект

ИНСТРУМЕНТЫ, МЕТОДИКИ, АЛГОРИТМЫ

LLM и генеративный ИИ: что умеют, где галлюцинируют и как встроить в продукт
RAG, агенты и дообучение: архитектуры для корпоративного применения генеративного ИИ
Вайб-кодинг для ML: разработка через подсказки, ИИ-ассистенты, быстрые прототипы без глубокого погружения в код
Командная работа: запуск пилотного ML-решения на базе производственных данных от постановки задачи до демонстрации
Защита проектов: презентации команд, обратная связь, итоговый контроль знаний