🚀 Как ИИ меняет работу аналитика, и чему теперь нужно учиться 🚀

Уже почти четыре года я постоянно изучаю ИИ.

Остановиться здесь невозможно: появляются новые модели, инструменты и подходы. Как и всегда в ИТ, знания приходится регулярно обновлять.

За это время я:
▫️ прошла программы Harvard и Johns Hopkins University по ИИ
▫️ сейчас продолжаю обучение по ИИ-агентам
▫️ научилась писать код и создавать приложения
▫️ собрала собственных агентов
▫️ внедрила ИИ в процессы GetAnalyst и проекты клиентов

👉 Всё, что оказалось действительно полезным для аналитика, я собрала в ИИ-Акселераторе.


За 3,5 месяца вы учитесь:

✅ Понимать, как работает ИИ
Разбираться в архитектуре, возможностях и ограничениях LLM. Работать с облачными и локальными моделями.

✅ Выбирать модель и инструмент под задачу
Собирать контекст, писать промпты и управлять качеством результата.

✅ Использовать ИИ в работе аналитика
Решать более 20 задач: от требований, API и БД до диаграмм и документации.

✅ Создавать ИИ-агентов
Собирать повторяемые процессы, в которых ИИ выполняет последовательность действий.

✅ Проектировать ИИ-интеграции
Работать с API языковых моделей и тестировать интеграции в Postman.

✅ Адаптировать ИИ под продукт
Применять RAG и Fine-Tuning, учитывать стоимость, безопасность и технические риски.

✅ Создать собственное приложение с ИИ
Поработать с Git, Python и JavaScript, развернуть MVP и оформить его как кейс для портфолио.



В результате вы сможете работать с ИИ в двух ролях:

🚀 ускорять собственную работу аналитика
🧩 проектировать ИИ-интеграции и агентные процессы для бизнеса

Это поможет кратно повысить продуктивность, брать более сложные проекты и претендовать на позиции, где от аналитика уже ждут навыков работы с ИИ, LLM и проектирования ИИ-решений.


🚀 ИИ-Акселератор для СА и БА
🗓 Старт потока — 27 августа
🔗 Узнать подробнее и записаться