Дата-аналитика с ИИ — AY Digital Academy
AY Digital Academy
Старт: сентябрь 2026

Дата-аналитика
с искусственным
интеллектом

This course was created just for you — no coding or analytics experience required.'>Вы хотите войти в мир данных, но не знаете с чего начать? Этот курс создан именно для вас — без опыта в программировании и аналитике.

Записаться на курс Программа курса
26
недель обучения
156
акад. часов
AI
во всех модулях
1
готовое портфолио
Узнаёте себя?

Почему многие откладывают
переход в дата-аналитику?

😰

«Я не технарь — это не для меня»

Курс разработан для начинающих без технического образования. Мы начинаем с нуля — с Excel, продвигаемся к Python и AI-инструментам пошагово, без перегрузки.

🤖

«AI заберёт мою работу — что делать?»

Не конкурируйте с AI — станьте аналитиком, который управляет AI. Мы учим использовать ИИ как инструмент в каждом этапе работы с данными.

📚

«Смотрел курсы, но ничего не применил»

Каждая неделя курса завершается реальным практическим результатом. К концу вы соберёте портфолио из 25+ работ — это конкретный итог, а не теория.

💼

«Не знаю, возьмут ли меня без опыта»

Вы выходите с портфолио Junior Data Analyst / AI Data Analyst: итоговый проект с дашбордом, GitHub, аналитическим отчётом и AI-интерпретацией.

⏰

«У меня нет времени — я работаю»

6 академических часов в неделю, занятия онлайн с записью. Смотрите в удобное время, работайте в своём темпе с поддержкой ментора.

💸

«Боюсь потратить деньги и не получить результат»

Доступна поэтапная оплата и рассрочка. Каждая неделя — конкретный навык. Итог — готовое портфолио и реальная квалификация, которую можно показать работодателю.

Для кого курс?

Вы подходите, если...

01
Хотите сменить профессиюи войти в IT/аналитику с нуля
02
Работаете с данными в Excelи хотите выйти на новый уровень
03
Менеджер или специалисткто хочет принимать решения на основе данных
04
Маркетолог, финансист, HRкто хочет анализировать свои данные самостоятельно
05
Студент или выпускниккто хочет первую востребованную профессию
06
Предпринимателькто хочет понимать данные своего бизнеса
Программа курса

5 модулей · 26 недель · 156 часов

Каждая неделя завершается практическим результатом — частью вашего будущего портфолио.

01 Введение в интеллектуальную аналитику и AI-инструменты 30 ч.
  • Неделя 1: AI-экосистема аналитика, роль дата-аналитики в цифровой экономике
  • Неделя 2: Структура данных, типология признаков, диагностика качества данных
  • Неделя 3: Промпт-инжиниринг: structured, role, few-shot prompting; проверка AI-ответов
  • Неделя 4: Табличная аналитика в Excel / Google Sheets — очистка, формулы, сводные таблицы
  • Неделя 5: Прикладная статистика: описательная статистика, корреляция, выбросы
02 Python и программная аналитика данных 42 ч.
  • Неделя 6: Python в Google Colab — переменные, типы данных, первые скрипты
  • Неделя 7: Алгоритмические основы — условия, циклы, функции, автоматизация
  • Неделя 8: NumPy и Pandas — DataFrame, CSV, методы describe, info
  • Неделя 9: Очистка и трансформация данных в Pandas с AI-поддержкой
  • Неделя 10: Агрегирование, группировка, сегментация и аналитические выводы
  • Неделя 11: Визуализация в Matplotlib и Plotly — выбор типов, интерпретация паттернов
  • Неделя 12: Автоматизированный EDA: ydata-profiling, Sweetviz, D-Tale
03 SQL, Power BI и интеллектуальная отчётность 36 ч.
  • Неделя 13: SQL: SELECT, FROM, WHERE — первые запросы к реляционным базам данных
  • Неделя 14: Агрегирующие запросы: GROUP BY, COUNT, SUM, AVG + AI-генерация запросов
  • Неделя 15: JOIN-ы: объединение таблиц, построение аналитической витрины
  • Неделя 16: Power BI — импорт данных, модель данных, визуализации, срезы
  • Неделя 17: Дашборды и KPI: управленческая отчётность, DAX, интерактивные фильтры
  • Неделя 18: AI-функции Power BI: Smart Narrative, Q&A, Key Influencers, Anomaly Detection
04 AI-аналитика, прогнозирование и моделирование 30 ч.
  • Неделя 19: Анализ текстовых данных: тональность, классификация, LLM-инструменты
  • Неделя 20: Автоматизация: обработка .csv/.xlsx файлов, объединение, экспорт результатов
  • Неделя 21: Предиктивная аналитика: тренд, сезонность, прогнозирование в Excel и Python
  • Неделя 22: Основы машинного обучения: классификация, регрессия, train/test, метрики
  • Неделя 23: AutoML: PyCaret, сравнение моделей, интерпретация, оценка рисков
05 Итоговый проект и профессиональная траектория 18 ч.
  • Неделя 24: Проектный практикум — постановка задачи, выбор датасета, черновой анализ
  • Неделя 25: Финальный проект: данные → очистка → анализ → дашборд → AI-интерпретация → выводы
  • Неделя 26: Защита проекта, карьерные консультации, GitHub-портфолио, требования рынка
Что вы получите

Навыки Junior Data Analyst / AI Data Analyst

Hard skills и soft skills, которые реально проверяются работодателем.

Excel / Google Sheets
Промпт-инжиниринг
Python (Pandas, NumPy)
Matplotlib, Plotly
Автоматизированный EDA
SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY)
Power BI + DAX
AI-функции Power BI
Анализ текстов (LLM)
Прогнозирование
ML: классификация, регрессия
AutoML (PyCaret)
GitHub-портфолио
Презентация выводов
Аналитическое мышление
Преподаватели

Учитесь у практиков

АЕ
Ведущий преподаватель
Есейқызы Айым
PhD · 10 лет опыта
Специалист в области информатики, искусственного интеллекта и цифровых образовательных технологий. Обеспечивает методическое сопровождение модулей AI-assisted analytics, Python и итоговых проектов слушателей.
Python AI-аналитика SQL Power BI
МА
Преподаватель-практик
Муканова Асель
5 лет опыта
Специализируется на прикладной дата-аналитике, SQL-запросах, Power BI-дашбордах и бизнес-метриках. Ведёт практические блоки по обработке данных, визуализации и интерпретации результатов.
SQL Power BI Pandas Бизнес-аналитика
ЕҰ
Ментор
Есейқызы Ұлжалғас
5 лет опыта
Обеспечивает индивидуальное сопровождение слушателей: обратная связь по заданиям, помощь в оформлении проектов, консультации и поддержка при подготовке к финальной защите портфолио.
Проектное сопровождение Консультации
Стоимость и условия

Инвестиция в вашу карьеру

₸500 000
полная стоимость курса · старт сентябрь 2026
Записаться сейчас
✓
26 недель обучения156 академических часов, онлайн с записью
✓
Поддержка ментораOffice hours, консультации, код-ревью
✓
Доступ к LMSМатериалы, задания, обратная связь
✓
Итоговый проект + защитаДашборд, отчёт, AI-интерпретация
✓
СертификатПри завершении с проходным баллом
✓
Портфолио для резюмеGitHub + аналитические проекты

Оплата

Поэтапная оплата, предоплата или рассрочка — выберите удобный для вас формат.

Отбор

Тест на числовые и вербальные навыки (формат SHL): 15 вопросов, 20 минут. Для участия достаточно набрать 50%. Опыт в аналитике не требуется.

Лист ожидания

Для студентов из листа ожидания — приоритет при следующем наборе и отдельная консультация по подготовке к старту курса.

Оценка и сертификат

4 промежуточных этапа, минимум 85% совокупного балла. Итоговый проект составляет 15% оценки. Сертификат выдаётся при выполнении всех требований и защите проекта.

Аккредитовано Astana Hub

Пройдите курс по гранту — через Tech Orda

Программа аккредитована Astana Hub. Если вы подпадаете под условия грантового финансирования Tech Orda, у вас есть возможность пройти обучение бесплатно или со значительной скидкой. Узнайте об условиях и подайте заявку.

Узнать о гранте
Обучение на практике
Этот 30-недельный курс создан для тех, кто хочет с нуля войти в мир дата аналитики. Программа построена по принципу «от простого к сложному»: от фильтрации таблиц до предиктивной аналитики. Каждый блок сопровождается практикой и мини-проектами. Особый акцент на кейсах из логистики, образования и телеком-сектора. Подойдёт тем, кто хочет сменить профессию или систематизировать цифровые навыки. Итог — портфолио аналитика и уверенность в данных.
Ваш путь начинается здесь
Идеально подходит для новичков без опыта. Навыки программирования не нужны. Начните менять свою карьеру уже сегодня!
  • Для начинающих специалистов
    Курс подходит для тех, кто хочет начать карьеру в IT, даже без опыта работы в этой сфере.
  • Практико-ориентированный подход
    Обучение включает спринты, симуляции и итоговый проект, что позволяет закрепить полученные знания на практике.
  • Поддержка во время обучения
    Менторство и поддержка во время обучения дают возможность получить углубленные знания.
Преподаватели курса
Курс ведут опытные специалисты-практики с глубокими знаниями в области анализа данных.
  • Айым Есейқызы
    Computer Science & EdTech Training · 10+ лет
    Fellow Johns Hopkins University, PhD в области информатики и математики, эксперт НАО ЦПИ. Имеет многолетний опыт преподавания в Жетысуском университете, специализируется на внедрении ИТ в образование и обучении Python, SQL и R. Победитель грантов ZhasProject и «Zhas Galym» в сфере EdTech.
  • Асель Муканова
    Асель Муканова — магистр педагогических наук по специальности «Цифровая педагогика», преподаватель информатики с опытом работы в школах и вузах. Занимается подготовкой учащихся к олимпиадам, ЕНТ и экзаменам, проводит курсы и тренинги для педагогов и IT-специалистов. В работе применяет Python, базы данных, BIG DATA, визуализацию данных и интерактивные цифровые платформы.
  • Ұлжалғас Есейқызы
    Докторант по специальности D012 «Подготовка преподавателей информатики» с фокусом на gamedev и EdTech. Имеет опыт преподавания веб-дизайна и программирования, а также работы ассистентом преподавателя в Жетысуском университете. Прошла международную стажировку в Университете Варминско-Мазурском в Ольштыне, Польша, и курсы по статистике для Data Science, HTML/CSS/JS и дизайну образовательных игр. Владеет казахским, русским и английским языками.
  • Медет Шайзат
    Data Architecture & Machine Learning, Data Architect в компании NCOC и сертифицированный лектор Samsung Innovation Campus. Имеет академическую степень магистра и проходит докторантуру в КазНУ им. аль-Фараби. Эксперт в проектировании архитектур данных и реализации сложных аналитических систем для промышленного сектора.
  • Мухамбетов Марсель
    Business Analytics & Strategic Management 15+ Магистр математики для бизнеса (Университет Отто фон Герике, Германия). Обладает обширным опытом руководства аналитическими и исследовательскими подразделениями в госсекторе и международных организациях. Специализируется на внедрении систем принятия решений на основе данных и управлении медиа-стратегиями.
Свяжитесь со мной
Политика конфиденциальности и публичная оферта