образовательных программ ЮФУ

и развития дополнительных

Центр корпоративного обучения

Разберитесь в своих данных с помощью нейросетей — и проверьте, что ИИ не ошибся.

Старт 27 октября | онлайн | 4 недели | 24 ак. ч.

Бесплатно для сотрудников и студентов ЮФУ

Опрос, оценки студентов, результаты эксперимента — за 4 недели вы научитесь находить в таблице закономерности, строить понятные графики и простые прогнозы без кода. Начинаем с привычных нейросетей, продолжаем в бесплатной визуальной программе Orange.

о курсе

В первом модуле (27 октября — 6 ноября) вы работаете с нейросетями — GigaChat, YandexGPT и др.

Начинаем с того, что вам уже знакомо: привычные нейросети и таблицы Excel

Что вы научитесь делать Без формул, кода и специальных программ

Метод курса: «Нейросеть предлагает — данные подтверждают».

В первом модуле нейросеть описывает таблицу и предлагает гипотезы. Во втором вы проверяете их в Orange — бесплатной визуальной программе — и оставляете только те выводы, которые подтверждают данные.

Пересчитать ключевую цифру, сверить с исходной таблицей, отличить факт от догадки.

Проверять, что ИИ не ошибся

05

По запросу обычными словами.

Получать графики и сводки

03

Нейросеть группирует сотни комментариев по темам за минуты

Разбирать открытые ответы анкет

02

«Чем отличаются группы?», «Что связано с итоговой оценкой?», «Какие ответы в опросе встречаются чаще?»

Задавать данным правильные вопросы

04

Нейросеть описывает данные: что в них есть, сколько записей, где пропуски и ошибки.

Быстро понять незнакомую таблицу

01

Мастерские ЮФУ: две короткие программы для начинающих

Обе выросли из программы ЮФУ «Передовые технологии ИИ в исследованиях и разработках». После курса можно продолжить весной в ИИ-лаборатории ЮФУ на льготных условиях.

ИИ для образования и науки

Мастерская
ИИ-аналитики

разберитесь в своих данных с помощью нейросетей (старт 27 октября)

Мастерская
ИИ-помощников

соберите ИИ-ассистента по своим документам (старт 25 октября).

Для кого этот курс

Не нужно быть аналитиком или программистом. Достаточно таблицы и вопроса к ней.

Преподавателям и методистам

Программа поможет понять, что стоит за оценками, посещаемостью и анкетами студентов.

Сотрудникам администраций и отделов

Научитесь делать из мониторингов и отчетов понятные выводы.

Тем, кто уже спрашивает ИИ о данных

Программа поможет научиться проверять его ответы.

Начинающим аналитикам

На программе вы сделаете первый шаг в анализ данных без кода.

Исследователям, аспирантам и студентам

Узнаете, как обработать опрос или эксперимент для статьи, ВКР или отчета.

ЧТО НУЖНО ЗНАТЬ ДО СТАРТА

Работа с таблицами на уровне Excel.
Желателен опыт работы с ChatGPT, GigaChat или похожим сервисом.
Программировать уметь не нужно.
Свои данные не обязательны — есть учебные наборы.

Это умение разобраться в своей таблице и сделать выводы, которым можно верить.

Что такое аналитика с ИИ — простыми словами?

Увидеть закономерности

Графики, сравнения групп, что с чем связано — без формул и кода.

Понять, что в данных

Загружаете опрос, оценки или результаты эксперимента — ИИ объясняет, что там есть и на что смотреть.

Сделать простой прогноз

Например, какие факторы сильнее всего связаны с успеваемостью или с ответами в опросе.

Проверить, что ИИ не ошибся

Нейросети уверенно придумывают выводы. Вы научитесь проверять их на данных — этого нет в массовых курсах.

реальные Кейсы

Реальные проекты студентов и сотрудников ЮФУ, выполненные во время обучения. Все решения выполнены без кода и программирования: нейросети, инструменты и работа с данными.

Что уже сделали на программах ЮФУ без кода

01

Анализ опроса сотрудников

Распределения ответов, факторы удовлетворенности и прогноз «доволен / недоволен» — дашборд для руководителя.

03

Отток клиентов онлайн-сервиса

Отчет с факторами, влияющими на отток, и прогноз для новых клиентов.

02

Стадии химической реакции по цвету

Данные об изменении цвета реактива во времени — модель различает три стадии реакции.

04

Риск увольнения сотрудников

Несколько моделей на кадровых данных, лучшая — около 90% точных прогнозов.

После курса вы научитесь

превращать рабочие задачи в вопросы к данным, быстро разбираться в незнакомых таблицах с помощью ИИ, находить закономерности и строить понятные графики. А главное — представлять результаты анализа в виде понятных и обоснованных выводов для отчетов, научных статей и управленческих решений.

Мы пригласили лучших специалистов поделиться своим профессиональным опытом

Спикеры

Полина Басина

Аналитик лаборатории прикладного анализа больших данных НИ ТГУ.

Больше 4 лет в анализе данных — от no-code инструментов до языков программирования.

Преподаватель и разработчик курсов «Интеллектуальный анализ больших данных» и «Обработка данных на естественном языке».

На курсе: открытый эфир, установочная встреча, живой разбор, эксперт витрины.

Алексей Целых

к.т.н., доцент,
ИТ-директор ИКТиБ ЮФУ.

Руководитель магистерской программы «Машинное обучение и технологии больших данных».

Автор курса «Методы интеллектуального анализа данных».

На курсе: покажет, как в ЮФУ анализируют образовательные данные с помощью ИИ; эксперт витрины.

Владислав Каламбет

Преподаватель ЮФУ, зав. лабораторией кибернетики и робототехники РКСИ

Эксперт WorldSkills по машинному обучению и большим данным.

На курсе: индустриальный эксперт, ведет живой разбор прогнозов; эксперт витрины

МОДУЛИ ПРОГРАММЫ

Почему у вас все получится?

Начинаем с привычного.
Сначала нейросеть и таблица, потом визуальная программа — никакого кода. Примеры и кейсы из образования, науки и смежных областей.

Все инструменты бесплатные.
GigaChat, YandexGPT и Orange — ничего не нужно покупать.

Первый результат на первой неделе.
Уже в модуле 1 у вас есть проверенное описание своих данных.

Два уровня заданий.
Базовый — описать данные и сделать проверенный вывод, продвинутый — построить и сравнить прогнозы.

Понятные алгоритмы работы.
Пошаговые инструкции и готовые схемы, которые можно повторить на своих данных. Можно спросить, если что-то не получается.

«Нейросеть предлагает — данные подтверждают». Вы не просто спрашиваете ИИ о данных, а проверяете его ответы. Каждый вывод нейросети подтверждается или опровергается на самих данных.

Удобный формат и поддержка на каждом этапе

Вы учитесь в своем темпе, работаете с реальными или учебными данными и получаете обратную связь от экспертов и кураторов

Как все устроено

Начинаем со знакомства

Установочная встреча 28 октября: эксперты, участники потока, выбор данных.

Поддержка участников на всех этапах

Эксперт и куратор в чате потока. Если что-то непонятно или не получается — поможем и объясним.

Можно присоединиться до 2 ноября

Модуль 1 и запись установочной встречи будут доступны, даже если вы присоединитесь позже

Три живые встречи с экспертами

Установочная (А. Целых, П. Басина), живой разбор (П. Басина, В. Каламбет) и витрина проектов (все эксперты).

Учитесь в удобное время

Короткие видео, инструкции и задания — около 6 ак. часов в неделю. На живых встречах можно задать вопросы и обсудить проекты

Свои данные или учебные

Два учебных набора: образовательные данные (успеваемость и посещаемость) и исследовательские (результаты опроса). Можно сразу работать со своими.

бесплатный Вебинар

Разбираем таблицу с нейросетью
за 30 минут

Открытый эфир с Полиной Басиной. Эксперт покажет реальные примеры, ответит на вопросы и расскажет, как пройти курс с максимальной пользой.

22 октября

Онлайн

19:00 (мск)

Бесплатно

Подарок участникам

5 вопросов,

которые стоит задать своей таблице

Короткий PDF: как превратить рабочую задачу в вопрос к данным и проверить ответ нейросети. Примеры: оценки студентов, анкета, эксперимент.

Отзывы выпускников программы ЮФУ «Передовые технологии ИИ в R&D», на основе которой создан курс

отзывы

Данил Гриднев

м.н.с. экономического факультета ЮФУ

Главная сложность в сфере машинного обучения — это не сама математика, стоящая за моделями, а уверенное понимание: как эти модели соотносятся с вашими данными; что можно, а что нельзя делать с моделями с учетом ваших задач.

В.В. Сухинин

доцент Военного учебного центра при ЮФУ

Особенно помогло изучение инструментов для автоматизации сбора и анализа данных.

Это позволило мне значительно ускорить предварительный этап моего исследования.

К.О. Поломошнова

преподаватель кафедры конституционализма юридического факультета ЮФУ

Спасибо за возможность пройти повышение квалификации в стенах нашего университета.

Витрина ИИ-помощников, 26 ноября. Лучшие помощники потока представим коллегам из вузов, партнерам.

Ваш проект может стать следующим!

Презентация вашего проекта

Ваш помощник попадает в открытую витрину проектов на сайте ЮФУ с указанием автора — готовая ссылка для портфолио и аттестации

Приглашение в ИИ-лабораторию

Продолжение весной 2027 в ИИ-лаборатории ЮФУ: авторам трех лучших проектов — бесплатно, остальным выпускникам — со скидкой.

Полина Басина, Алексей Целых и Владислав Каламбет дают обратную связь, как развить работу дальше, и выбирают лучшие проекты для ИИ-лаборатории. Инструкции, схемы и записи остаются у вас.

Выберите свой формат участия

стоимость обучения

11 900 ₽

10 710 ₽

Получают скидку 10%

Выпускники программ ЮФУ

11 900 ₽

От 3 человек из одной организации — скидка 10%, договор и счет на организацию.

11 900 ₽

бесплатно

по заявке с описанием своей задачи

Во все тарифы входит

Задания с ИИ и в Orange
Учебные данные и готовые схемы
Живой разбор
Проверка итоговой работы
Удостоверение ЮФУ на 24 ак. ч

Все участники, успешно освоившие программу, получат удостоверение о повышении квалификации ЮФУ (24 ак. ч) за полное прохождение курса. Вносится в реестр ФИС ФРДО, подлинность можно проверить.

Популярные вопросы

Контакты

Если вы хотите уточнить детали программы, узнать о формате обучения или задать любой личный вопрос — смело звоните или пишите нам. Поможем разобраться, подходит ли курс именно под вашу профессиональную задачу.

Мы всегда на связи — задайте вопрос прямо сейчас!

Большая Садовая ул., 105/42, Ростов-на-Дону

© 2025 Разработка сайта «Цифровая образовательная платформа»