Data Analysis and Forecasting with Generative AI — WalkSelf
4.3 (3) ⏱ 2 ч 54 мин 📚 29 уроков 🎧 Аудиоверсия

Data Analysis and Forecasting with Generative AI

Learn to leverage generative AI and Python to perform predictive modeling, time-series forecasting, and unstructured text analysis on complex datasets.

  • 💬 ИИ инструктор
    Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент.
  • 🕐 Начните в любое время
    Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно.
  • 🌐 На русском языке
    Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.

О курсе

Data analysis is evolving rapidly, and generative AI is transforming how we uncover insights from complex datasets. Traditional methods can be time-consuming, but integrating AI assistants into your workflow allows you to analyze data faster and more deeply than ever before. In this text-based course, you will transition from manual data wrangling to AI-assisted analytical workflows. You will discover how to guide AI models to perform sophisticated tasks like predictive modeling, time-series forecasting, and anomaly detection, translating raw data into actionable business intelligence. What you'll learn: - Learn the core principles of prompt engineering specifically optimized for data analysis and code generation - Perform time-series forecasting and trend analysis using AI-guided Python scripts - Extract structured insights from unstructured text data using modern language model patterns - Clean and prepare complex datasets using modern dataframe libraries like Polars and pandas - Detect anomalies and hidden patterns in large datasets with AI-driven analytical methods - Validate AI-generated code and analytical results to ensure accuracy and reproducibility The course begins with fundamental concepts of AI-driven analysis before moving step-by-step through practical execution. You will read through clear, conceptual explanations and study clean code snippets that demonstrate how to orchestrate AI for advanced data tasks. This course is designed for aspiring data analysts, business intelligence professionals, and beginners eager to learn modern AI workflows. No advanced programming or machine learning background is required to get started. Start reading today to unlock the potential of generative AI in your data analysis workflow.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 💬 Личный AI-наставник
    Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 14 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    2 ч 54 мин практического материала

Отзывы (3)

حاتم بن رشيد TN Подтверждённый учащийся
★ 4 · 17 июля 2026

Очень понравилось течение этого. Практические приложения, обсуждаемые были на месте. Отличный курс!

Maya Anggraini ID
★ 4 · 19 июня 2026

Блестящий курс! Поток информации был идеальным, а примеры действительно закрепили понятия. Мне понравилось!

Eduardo Sánchez PA Подтверждённый учащийся
★ 5 · 3 июня 2026

Этот курс превзошёл мои ожидания. Обсуждаемые в реальном мире приложения невероятно полезны. Отличная работа!

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство