Для аналітиків, які щодня пишуть SQL
AI для аналітиків
Зберіть власну AI-систему аналітики, якій можна довіряти. Без галюцинацій у цифрах
За 6 тижнів зберете систему зі скілами, автоматичним звітом і незалежним рецензентом. Останнє слово завжди за вами.
- 6 тижнів · 12 занять · один наскрізний кейс
- Повний цикл: запит → дані → правила розрахунку → SQL → перевірка → звіт → автоматизація → агенти
- Автоматичний звіт, який оновлюється сам і сповіщає, коли зламався
- 12 робочих частин системи, які підлаштовуєте під власні задачі
Early Bird на перші
15 місць
AI пише SQL за секунди.
Хто перевіряє, що він рахує правильно?
Найнебезпечніший запит — не той, що падає з помилкою. А той, що виконується, повертає правдоподібне число і тихо йде в дашборд.
71% бояться, що хибне число дійде до керівництва
Водночас 72% команд уже використовують AI для написання коду, і лише 24% — для перевірки результату. Прискорення випереджає контроль.
dbt Labs, State of Analytics Engineering 2026 · 363 респонденти
21% задач на реальних базах проти 91% на навчальних
Різниця — у складності корпоративних сховищ: сотні колонок, неочевидні зв'язки, дані, які не збігаються з документацією.
Spider 2.0, ICLR 2025 · 632 задачі на BigQuery і Snowflake
«Майже правильно, але не зовсім» — скарга 66% інженерів
В аналітиці «майже правильно» означає неправильний звіт, який уже побачив замовник.
Stack Overflow Developer Survey 2025 · 49 009 респондентів
Вихід не в тому, щоб менше користуватися AI
Не набір промптів. Система.
Новий запит проходить шлях від постановки задачі до перевіреного звіту. Бракує даних — система зупиняється й питає вас.
01 · Скіли
Власні інструкції
На кожен етап. Новий запит не з нуля
02 · Автоматизація
Звіт, що працює сам
За розкладом, зі сповіщенням про збій
03 · Агенти
Незалежний рецензент
Ловить те, чого не бачить автор
04 · Контроль
Права у ваших руках
AI читає, рішення ухвалюєте ви
Але цей курс не для всіх
Підходить
Продуктовому аналітику, який щодня відповідає на питання менеджера про метрики і пише під це SQL
BI-аналітику, у якого питають, чому в двох звітах різні цифри, і доводиться звіряти вручну
Marketing або Growth-аналітику, який пояснює ефективність каналів і не хоче вірити красивому числу від AI
Finance або FP&A-аналітику, де кожне число можуть перевірити наживо перед фіндиректором
Data-аналітику, який хоче перестати перебудовувати аналіз з нуля під кожен новий запит
Тому, хто збирає регулярний звіт руками і хоче, щоб той оновлювався сам і повідомляв про збій
Не підходить
Тим, хто не читає SQL і працює лише з готовими дашбордами
Бізнес-аналітикам, які працюють з вимогами — тут немає user stories, BPMN і приймального тестування
Тим, хто шукає курс про промптинг або огляд AI-інструментів
Тим, хто очікує, що AI зробить аналіз замість людини
Кому потрібна промислова інженерія даних або ML-моделювання
Кому потрібні A/B-тести, атрибуція чи бюджетне моделювання — це поза програмою
6 тижнів. 12 занять. 12 частин вашої системи
Кожне заняття додає одну робочу частину. Два заняття на тиждень, 6–8 годин роботи.
Тижні 01–03 · 6 занять
Етап 1. Аналітичне ядро
L01
Від розмитого запиту до плану аналізу
Забираєте: план із гіпотезами і картою ризиків, скіл «Постановка задачі»
рідше переробляєте після зауважень замовника
L02
Розвідка даних: чи можна їм довіряти
Забираєте: профіль даних і звіт про якість
проблеми відсіюються до хибних висновків
L03
Контекст для AI: що саме рахуємо
Забираєте: журнал контексту з формулами й власниками
цифри в різних звітах збігаються
L04
SQL з AI, який ви можете пояснити
Забираєте: розрахунок із поясненням і шаблони запитів
розумієте кожен крок розрахунку
L05
Незалежна перевірка запитів і чисел
Забираєте: протокол перевірки до будь-якого звіту
помилку ловите ви, а не замовник
L06
Прогноз і межі висновків
Забираєте: прогноз з інтервалом і шаблон обмежень
бачите висновок, якого дані не підтримують
Тижні 04–05 · 4 заняття
Етап 2. Продукти й автоматизація
L07
Дашборди й пояснення висновку
Забираєте: інтерактивний дашборд і шаблон пояснення
пояснюєте, що з цифр випливає, а що ні
L08
Автоматизація зі сповіщенням про збої
Забираєте: автоматичний звіт із перевірками, доступ лише на читання
про збій дізнаєтесь першим
L09
Команда агентів і ролі
Забираєте: схема архітектури і перша робоча збірка
новий запит іде від постановки до чернетки звіту
L10
Рецензент, надійність і вартість
Забираєте: правила зупинки і контрольні перевірки
система зупиняється, коли не впевнена
Тиждень 06 · 2 заняття
Етап 3. Контроль і перенесення
L11
Доступи й точки перевірки людиною
Забираєте: політика доступу AI до даних і карта контролю
відкриваєте AI дані з урахуванням політик компанії
L12
Від навчального кейсу до ваших задач
Забираєте: власний набір скілів і карта перенесення
виходите з планом застосування, а не з наміром
Один кейс. Дванадцять шарів.
Усі заняття проходять на одному наскрізному кейсі: вигадана компанія зі штучними даними, які імітують типові дані бізнесу. Кожне заняття додає новий шар до однієї історії, а не окрему вправу.
Чому не власні дані з першого заняття
Це методичне рішення. Спочатку всі проходять однакову послідовність кроків у контрольованому середовищі, де дані можна вільно ламати, перевіряти й перераховувати. Власні дані підключаються на останньому занятті — якщо це дозволяє політика вашої компанії.
Відсутність доступу до корпоративних даних не блокує навчання. Ви пройдете всю програму і завершите її в будь-якому разі.
Фінальний проєкт — ваша AI-система аналітики
Ви виходите з курсу не з конспектом, а з працюючою системою. Даєте їй новий запит — вона проводить його від постановки задачі до перевіреного звіту.
запит
план
дані
контекст
SQL
перевірка
звіт
автоматизація
агенти
Як це доводиться
Лектор дає 2–3 нові запити, яких ви не бачили під час навчання. Ви проганяєте їх через власну систему і здаєте результати, звіт про перевірку і пояснення висновку.
Працює на новому
Система проходить запити, яких не бачила. Зупинка на запиті поза межами даних чи прав зараховується як правильний результат.
Перевірка, що працює
Система сама ловить щонайменше одну підкинуту помилку, а автоматичний процес не падає мовчки.
Чесні межі
Прогноз має інтервал і порівняння з базовою моделлю.
Слід до джерела
Ключові твердження у висновку мають джерело.
Пояснення висновку
Ви відповідаєте щонайменше на два заперечення.
Інструменти змінюються. Система — ні.
Якщо між потоками змінюється інструмент, у програмі не змінюється нічого: ані те, чого ви навчитесь, ані завдання, ані критерії перевірки, ані те, що ви заберете з курсу. Змінюється лише приклад, на якому показуємо.
Ми вчимо етапам роботи, а не кнопкам:
запит
дані
правила
SQL
перевірка
звіт
автоматизація
агенти
контроль
Якщо за навчання платить компанія
Швидший шлях від запиту до висновку
час від постановки задачі до перевіреного звіту
Цифри в різних звітах збігаються
правила розрахунку записані, а не живуть у чиїйсь голові
Прозорість до джерела
від числа у звіті можна пройти до вихідних даних
Менший ризик неперевіреного результату AI
перевірки вбудовані в процес, а не покладаються на пильність
Менше ручної рутини
регулярні звіти збираються самі й сповіщають про збій
Контрольований доступ AI до даних
політика прав і точки, де рішення ухвалює людина
Надішлемо обґрунтування для керівника: програма, результати, як виміряти ефект через 60 днів.
Вартість 6-тижневого курсу AI Analytics Pipeline
6 тижнів / 12 занять
Показ робочої дії наживо → практика на тому самому кейсі → результат у вашому наборі. Кожне заняття дає частину, корисну саму по собі.
Шість сесій запитань і відповідей
Остання закриває курс. Розбір конкретно ваших труднощів, а не загальна теорія.
Наскрізний навчальний кейс
Штучні дані з навмисно закладеними проблемами, які можна ламати й перевіряти без ризику.
12 частин власної системи
Скіли, журнал контексту, протокол перевірки, автоматичний звіт, команда агентів, політика доступу.
Підсумкове завдання на нових запитах
Доказ, що система працює не лише на тому, що бачила. Здається асинхронно.
Старт потоку: 30 листопада
Early Bird
Перші 15 учасників
€590
Стандартна вартість
— €740
або від €98 / міс.
0% розстрочка до 6 платежів.
Можна оформити оплату через компанію
Можна оформити оплату через компанію
Залишилось місць
14 / 15
Все, що ви хотіли знати про Neoversity
Neoversity — це перший в Україні AI-driven онлайн IT-університет з міжнародною акредитацією. Програми університету готують фахівців, здатних створювати й упроваджувати власні стартап-проєкти
1500+
студентів навчаються на бакалаврських та магістерських програмах за 2024-2025 роки
76%
студентів магістратури працюють на Middle, Senior чи Lead-позиціях у Google, Meta, Microsoft, EPAM, SoftServe, N-iX, Ciklum і засновують власні стартапи.
Резидент Diia.City
Best EdTech 2024
Next 250
За підтримки інвестицій
Компанії, де працюють ваші майбутні одногрупники
Зазвичай питають
перед стартом навчання
Чи справді система працює без галюцинацій?
AI помилятиметься й далі — це властивість моделей, а не питання налаштування. Курс про інше: ви вбудовуєте перевірки для конкретних, названих видів помилок — у даних, запитах, числах і висновках. Помилка не зникає, але її ловить рецензент, а не замовник.
У мене немає доступу до корпоративних даних. Чи зможу пройти?
Так. Усі 12 занять проходять на навчальному кейсі зі штучними даними. Власні дані можна підключити на останньому занятті, якщо це дозволяє політика компанії. Відсутність доступу не блокує завершення програми.
Я слабо знаю Python. Це проблема?
Ні. Python не є умовою вступу. Потрібно читати SQL або аналог і писати прості запити, самостійно перевіряючи результат.
Це ж просто курс про промптинг?
Ні. Промпт — це разова підказка. Тут ви збираєте систему: записані правила розрахунку, протокол перевірки, автоматичний процес із сповіщеннями і команду агентів із незалежним рецензентом. Різниця в тому, що наступний запит не починається з нуля.
Чи система відповідає на будь-який запит?
Ні. Вона створена приймати нові запити в межах доступних даних і прав. Коли даних або прав бракує, система зупиняється й питає людину — і це правильний результат, а не збій.
Чи замінить AI аналітика?
AI бере на себе виконання: написання запитів, розвідку даних, чернетки пояснень. За людиною лишається бізнес-рамка задачі, правила розрахунку, межі довіри до даних і рішення про публікацію. Саме ця частина роботи зараз дорожчає.
Скільки часу треба на тиждень?
Орієнтовно 6–8 годин: два заняття, практика на кейсі й сесія запитань. Кожне заняття додає частину до вашої системи.
Кому цей курс НЕ підійде?
Тим, хто не читає SQL і працює лише з готовими дашбордами. Бізнес-аналітикам, які працюють з вимогами й документацією. Тим, хто шукає A/B-тести, атрибуцію каналів, бюджетне моделювання чи конкретний BI-інструмент — це поза програмою.
Ваша AI-система аналітики починається тут
Залишайте заявку, щоб зайняти місце за спеціальними умовами або отримати консультацію
- 6 тижнів · 12 занять · один наскрізний кейс
- Повний цикл: запит → дані → правила розрахунку → SQL → перевірка → звіт → автоматизація → агенти
- Автоматичний звіт, який оновлюється сам і сповіщає, коли зламався
- 12 робочих частин системи, які підлаштовуєте під власні задачі
Early Bird на перші
15 місць
Early Bird на перші
15 місць
Зберіть AI-систему аналітики, якій можна довіряти
6 тижнів, 12 занять. Спочатку проходите шлях запиту руками, потім автоматизуєте його. Останнє слово завжди за вами.
- Делегуєте AI SQL, який розумієте до останнього кроку
- Перевірки результатів AI на ключових етапах: помилку ловите ви, а не замовник
- Регулярний звіт, що оновлюється сам і повідомляє про збій
Старт 30 листопада
Залишилось 14 / 15
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
Preparing your payment
Please wait — you’ll be redirected to Stripe in a moment
Something went wrong loading the payment page.
Please try again, or email us at info@neoversity.com.ua and we'll help you complete your enrollment.