ИИ для аналитиков

Данный урок является вводным. Учащиеся узнают, что такое генеративный ИИ и чем он помогает в работе с документами и таблицами, что понадобится для курса (компьютер, браузер и аккаунт Claude) и как устроен интерфейс: поле ввода, новый чат, список чатов и прикрепление файла. На практике будут показаны первые задачи: сокращение текста до нескольких пунктов, переписывание в другом стиле и составление плана документа. Также учащиеся познакомятся со структурой курса и сквозным учебным кейсом.

Особое внимание будет уделено ограничениям и безопасности. Учащиеся рассмотрят, почему уверенный ответ ИИ не гарантирует его верность, как ИИ может выдумывать факты и почему он не знает того, что ему не показали. Будут сформулированы базовые правила: не вставлять персональные и служебные данные без разрешения, узнавать, какие инструменты разрешены в организации, и всегда проверять результат.

В завершение урока учащиеся получат практическое задание: создать аккаунт, начать новый чат и попросить ИИ сократить нейтральный текст до пяти пунктов. По завершении урока учащиеся получат общее представление о роли ИИ в работе аналитика и поймут, какие задачи можно поручать ИИ, а какие требуют дополнительного контроля.

Данный урок посвящён главному навыку при работе с ИИ: правильной постановке задачи. На трёх примерах (ответ на обращение гражданина, сокращение служебной записки, план отчёта) учащиеся сравнят плохой и хороший запрос и увидят, как меняется ответ. Будут разобраны четыре части запроса: контекст, цель, ограничения (объём, тон, чего избегать) и формат результата.

Особое внимание будет уделено управлению диалогом и проверке. Учащиеся узнают, как попросить ИИ задать уточняющие вопросы, как доработать неудачный ответ (указать, что не так, дать образец стиля, попросить сначала план, потом текст) и как проверять результат: сверять факты, замечать допущения, которые ИИ добавил от себя, и оценивать смысл и тон.

В завершение урока учащиеся получат практическое задание: составить два запроса к одной и той же задаче, короткий и по формуле, сравнить ответы и описать, что они проверили. По завершении урока учащиеся смогут формулировать понятные запросы для рабочих задач и критически оценивать ответы ИИ.

Данный урок посвящён подготовке таблицы к анализу. Учащиеся пройдут четыре шага: сохранить исходник, найти проблемы, исправить их с записью в журнал изменений и сверить числа до и после. Проблемы ищутся по пяти критериям качества (полнота, уникальность, единообразие, допустимость значений, согласованность) на учебной выгрузке заказов с дублями, пустыми суммами, двумя формами дат и отменёнными заказами. ИИ помогает описать таблицу, предложить формулы Excel и объяснить их по частям.

Особое внимание будет уделено проверке. Учащиеся увидят, что ИИ может как пропустить настоящую проблему, так и назвать несуществующую, поэтому каждую находку проверяют собственными формулами. Будут разобраны допущения (например, почему пустые суммы не заменяют нулём), построена сводная таблица с основными показателями (выручка, число заказов, средний чек, доля отмен) и рассмотрены две типичные ошибки в формулах, которые помогает найти ИИ.

В завершение урока учащиеся получат практическое задание: пройти те же шаги на втором файле и сдать исходник, очищенную копию, журнал изменений, сверку строк и сумм и таблицу показателей. По завершении урока учащиеся смогут подготовить таблицу к анализу и объяснить, что и почему в ней изменено.

Данный урок посвящён поиску закономерностей в данных. Учащиеся познакомятся с тремя понятиями: наблюдение (подтверждено расчётом), гипотеза (предположение о причине, ещё не проверено) и вывод. На кейсе падения выручки они сравнят месяцы по категориям, посчитают вклад каждой категории в общее изменение в деньгах, разложат изменение выручки на эффект числа заказов и эффект среднего чека и разберут загадку среднего чека, связанную с эффектом структуры.

Особое внимание будет уделено проверке версий. Учащиеся рассмотрят динамику по неделям (с учётом неполных недель), проверят версию «виноваты отмены» и научатся использовать ИИ для формулирования гипотез и вопросов о том, какие данные могли бы их опровергнуть. Будет показано, что причины, которых нет в таблице, записываются как гипотезы, а не как выводы.

В завершение урока учащиеся получат практическое задание: на новом файле найти категорию с наибольшим вкладом в падение, разложить изменение на объём и цену, посмотреть динамику по неделям и сформулировать гипотезы с перечнем данных для проверки. По завершении урока учащиеся смогут переходить от таблицы к аргументированным выводам.

Данный урок посвящён структуре данных и работе с несколькими источниками. Учащиеся научатся составлять словарь данных с помощью ИИ (смысл строки, ключ, поля, допустимые значения) и просить ИИ писать «уточнить» вместо выдумывания. Затем они объединят таблицу заказов со справочником клиентов, определят нужный тип объединения и выполнят три проверки: число строк, уникальность ключа и несовпавшие ключи, а также сверят контрольную сумму.

Особое внимание будет уделено типичным ловушкам. Учащиеся увидят, как повторы в справочнике удваивают суммы, как объединение «только совпавших» незаметно теряет деньги и почему данные разной детализации (заказы и недельные расходы на рекламу) нужно сначала привести к одному уровню, а потом соединять.

В завершение урока учащиеся получат практическое задание: составить словарь данных для двух таблиц, объединить новые данные, сдать проверки и таблицу распределения по городам с оговоркой о малом числе заказов. По завершении урока учащиеся смогут подготовить несколько таблиц к совместному анализу и проверить результат объединения.

Данный урок посвящён тому, как не обмануть себя числами. Учащиеся рассмотрят среднее и медиану и влияние выбросов, разброс, квартили и правило выбросов, а также сравнение двух средних с помощью ошибки среднего. Будут разобраны доли и процентные пункты, различие между случайным колебанием и реальным сдвигом в динамике, а также влияние размера выборки на надёжность результата. ИИ используется как помощник, который объясняет показатели простыми словами и подсказывает формулы, а расчёты выполняются и проверяются в Excel.

Особое внимание будет уделено ограничениям выводов. Учащиеся узнают, почему нельзя писать «не изменилось», если разницу не удалось отличить от случайных колебаний, почему корреляция не доказывает причину и как проверять уверенные выводы ИИ. Практическое упражнение строится на готовом ответе ИИ, в котором нужно найти неподтверждённые утверждения.

В завершение урока учащиеся получат практическое задание: посчитать показатели для категории на новых данных, написать три предложения с осторожным выводом и разобрать пример ответа ИИ. По завершении урока учащиеся смогут выбирать подходящий показатель и оценивать, что можно утверждать по данным, а что нет.

Подробное описание

Данный урок посвящён первому шагу к автоматизации. Учащиеся узнают, что такое Python, библиотека pandas и скрипт, установят рабочее место (VS Code, Python, pandas) и попросят ИИ написать скрипт очистки таблицы. Важный принцип: ИИ получает описание столбцов, а не сами данные, а код запускается на компьютере пользователя. Учащиеся запустят скрипт, разберут его по частям, проверят результат по контрольным числам и повторят запуск на новом файле.

Особое внимание будет уделено ошибкам и проверке. Учащиеся рассмотрят типичные ошибки (неверный разделитель, разные форматы дат), научатся передавать текст ошибки ИИ и проверять результат, а также увидят, как проверка уникальности ключа встраивается в объединение таблиц. Будет обсуждено, когда проще воспользоваться Excel, а когда скрипт.

В завершение урока учащиеся получат практическое задание: попросить ИИ добавить в скрипт выручку по категориям и месяцам, запустить его на новом файле и сверить результат с Excel. По завершении урока учащиеся смогут запускать и проверять код, написанный ИИ, и повторять расчёты на новых файлах.

Данный урок посвящён представлению результатов анализа в понятном виде. Учащиеся узнают, что такое дашборд, сформулируют три вопроса, на которые он должен отвечать, и с помощью ИИ подберут тип графика для каждого вопроса. Затем они построят в Excel столбчатый график по категориям и линейный график по неделям, оформят их с заголовками-выводами и соберут дашборд: ключевые числа, графики и срез по категориям.

Особое внимание будет уделено тому, как график может ввести в заблуждение: обрезанная ось, круговые диаграммы с множеством долей, неудачные цвета. Учащиеся научатся проверять дашборд по чек-листу и попросят ИИ найти слабые места по скриншоту, оставляя решения за собой.

В завершение урока учащиеся получат практическое задание: построить дашборд с ключевыми числами, двумя графиками и срезом на новых данных и описать, на какой вопрос отвечает каждый элемент. По завершении урока учащиеся смогут представлять результаты анализа в понятном виде.

Данный урок посвящён работе с данными в базе. Учащиеся узнают, что такое база данных, таблицы и ключи, разберут шесть основных слов SQL (SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, ORDER BY, JOIN) и научатся читать запрос вслух. Затем они подготовят базу PostgreSQL, попросят ИИ написать запросы (выручка по месяцам, по категориям, объединение со справочником клиентов) и проверят результат знакомыми числами из Excel. Важный принцип: ИИ получает описание таблиц и столбцов, а не сами данные.

Особое внимание будет уделено типичным ошибкам и работе с большими запросами. Учащиеся увидят, как забытый фильтр по статусу и повторы ключа в справочнике искажают итоги, научатся просить ИИ найти ошибку в запросе и разберут большой запрос из нескольких блоков с несколькими объединениями и агрегациями: попросят ИИ объяснить его по блокам, найти риски задвоения строк и свести контрольные суммы.

В завершение урока учащиеся получат практическое задание: выполнить в новой базе три запроса (по месяцам, по категориям и с объединением) и сверить результаты со своими числами из предыдущих уроков. По завершении урока учащиеся смогут получать и проверять SQL-запросы с помощью ИИ.

Данный урок является итоговым. Учащиеся рассмотрят структуру аналитической записки (вывод, факты, гипотезы, рекомендации, ограничения), различие между фактом, гипотезой и рекомендацией, слова-ловушки и правила проверки чисел. Затем они создадут проект в Claude: опишут инструкции, добавят материалы (словарь данных, шаблон записки, чек-лист) и запустят процесс на новом файле, сравнив результат с работой в обычном чате.

Особое внимание будет уделено проверке и безопасности. Учащиеся увидят, что ИИ в проекте тоже может ошибаться и переносить выводы с прошлых данных, узнают, как работают коннекторы (на примере Google Drive) с теми же правами, что у пользователя, и что такое задачи по расписанию. Будет подведён итог курса: основные ловушки, правила работы с ИИ и план дальнейшего развития.

В завершение урока учащиеся получат итоговую работу: собрать проект, пройти весь процесс на новом файле и сдать инструкции, записку, чек-лист с отметками и список того, что пришлось поправить после ИИ. По завершении курса учащиеся смогут выстроить повторяемый процесс анализа и отчётности с помощью ИИ и критически проверять его результаты.