Симулейтив

👀 Нейронка может сама открыть Excel и все посчитать? Зачем тогда нужен аналитик?

Может, если у нее есть инструменты для работы с файлом. Тогда после просьбы «разбери продажи» она сможет прочитать таблицу, написать и запустить код, построить график. Так работает ИИ-агент.

Но кто объяснит ему, какие продажи считать? Что означают колонки? Почему одни заказы нужно учитывать, а другие исключить?

😁 В воскресенье на вебинаре с Михаилом Строгановым и Андроном посмотрим, как аналитик готовит такого помощника к работе. Подключает данные, дает определения и формулы, сохраняет инструкции.

Если пока только знакомитесь с аналитикой, приходите посмотреть, что стоит за словами «теперь все делает ИИ». В прямом эфире покажем, как работает такой агент и что для этого заранее должен продумать человек.

Заодно разберемся с терминами, которые постоянно мелькают в разговорах об ИИ: агенты, MCP, скиллы и т.д. На примерах будет понятнее, зачем они нужны и как связаны друг с другом.

Михаил работает продуктовым аналитиком в Magnit OMNI и пользуется агентом для SQL, отчетов и презентаций. В воскресенье покажет свой подход на DeepSeek Harness и ответит на вопросы.

⏰ 15 ноября, 13:00 МСК.
🎙 Ведет эфир Андрон Алексанян.

🚨 Регистрация

👉 [ВЕБИНАР] ИИ в работе аналитика: от таблицы до готового отчета

В воскресенье, 15 ноября, в 13:00 у Андрона в гостях Михаил Строганов, продуктовый аналитик Magnit OMNI. Посмотрим, как устроена работа с данными, когда часть задач уже можно поручить ИИ.

Михаил занимается аналитикой приложения Магнит: воронками, конверсией, выручкой и A/B-тестами. Для запросов к данным, отчетов и презентаций он использует ИИ-помощника. На эфире покажет, что делает вместе с ним.

Начнем с понятной задачи: есть продажи магазинов за три месяца. Нужно выяснить, где выручка растет, где падает и что заслуживает внимания. Пройдем путь от Excel-файла до отчета с графиком и выводами.

Если присматриваетесь к аналитике, это возможность увидеть профессию в деле. Какие вопросы специалист задает к данным? Зачем ему SQL и Python? Что меняется, если код пишет нейросеть, а решать, что считать и можно ли доверять результату, все равно нужно человеку?

📌 В программе:
• Как обычная нейросеть становится агентом. Открывает файлы, обращается к базе данных и выполняет расчеты.
• Как объяснить ему задачу и правила работы, чтобы он считал то, что нужно.
• Живое демо: анализ продаж, график и отчет.
• Ошибки ИИ и ограничения при работе с данными компании.

Михаил будет работать с DeepSeek Harness. Сначала познакомимся с устройством агента и его инструментами, затем перейдем к задаче. Так что ждем и тех, кто еще не пользовался такими помощниками.

А для тех, кто уже работает с данными, тоже будет что обсудить: подключения к рабочим системам, инструкции для агента и проверку его расчетов. В конце оставим время на вопросы Михаилу.

🎙 Михаил Строганов, продуктовый аналитик Magnit OMNI.
🎙 Ведущий: Андрон Алексанян.
⏰ 15 ноября, воскресенье, 13:00 МСК.

🚨 Зарегистрироваться, по классике, можно по нажатию на этот текст

🔴 Вебинар про Data Science начинается прямо сейчас

Мария и Андрон вот вот выйдут в эфир. Подключайтесь 👇

https://start.bizon365.ru/room/73631/liveweb_ds_november