Ближайшая школа
28 - 30 мая 2026
1 - 5 июня 2026
зависит от формата
Москва, РУДН |
Очный модуль
Онлайн-консультации
Стоимость участия
Начните анализировать данные и создавать на их основе работающие цифровые решения.
Проектная программа для представителей сферы образования, исследователей и специалистов, работающих с рынком труда. Кульминация программы — трехдневный интенсив, где вы превратите свою идею в работающий ИИ-прототип, даже если никогда не писали код.
Проектная программа для представителей сферы образования, исследователей и специалистов, работающих с рынком труда. Кульминация программы — трехдневный интенсив, где вы превратите свою идею в работающий ИИ-прототип, даже если никогда не писали код.
Школа-акселератор прикладного анализа данных
3 дня интенсивного погружения в мир данных и искусственного интеллекта
Удостоверение о повышении квалификации
Получите доступ к профессиональному сообществу исследователей и аналитиков
Результат — прототип цифрового продукта для решения вашей задачи
Ваши идеи заслуживают большего, чем просто презентация в PowerPoint
Каждый день в университетах, исследовательских центрах и центрах занятости рождаются блестящие идеи. Но слишком часто они вязнут в рутине:
- Исследования занимают месяцы, а результаты остаются в виде статичных отчетов, которые никто не читает.
- Управленческие решения принимаются вслепую, потому что на глубокий анализ нет ни времени, ни инструментов.
- Отсутствие инструментов для превращения данных о рынке труда в реальные рабочие места. Есть центры занятости и статистика, но нет системной аналитики и выстроенных мостов между образовательными программами и экономикой — тогда трудоустройство остаётся ситуативным, а не управляемым процессом.
Мы пересобрали Школу. Теперь это не курс, а продуктовый акселератор.
Забудьте о длинных лекциях. Наша новая Школа — это интенсивная проектная работа, в центре которой — трехдневный хакатон, где вы не узнаете о технологиях, а своими руками создадите работающий цифровой продукт для решения вашей главной рабочей задачи.
Вы приходите с проблемой — уходите с прототипом.
Наша философия — «Вайб-кодинг»: Мы не учим вас программированию. Low-code - это сборка из готовых блоков, а мы учим вас ставить задачи нейросети, которая напишет код за вас. Вы становитесь архитектором, а ИИ - вашим личным разработчиком.
Направления итоговых проектов
Трансформация образования и пересборка образовательных программ
Внедрение анализа данных и ИИ в социально-гуманитарные исследования
Аналитика рынка труда и цифровые решения для трудоустройства граждан
Партнеры
Что в результате
Вы унесете с собой больше, чем знания:
- Работающий цифровой прототип для решения вашей задачи.
- Экспертизу в работе с инструментами ИИ и анализа данных в программах, не требующих знания программирования.
- Удостоверение о повышении квалификации.
- Доступ к сообществу экспертов и нетворкинг.
- Подписка на месяц на сервис анализа рынка труда РосНавык
????♂️ AI-Навигатор Школы
Не можете выбрать трек? Доверьтесь нашей "Распределяющей шляпе". Опишите вашу роль и задачи, и она не только подберет для вас идеальный путь, но и рассчитает **ваш личный потенциал роста продуктивности.**
Форматы участия
наш менеджер свяжется с вами
заполните форму
РУДН (г. Москва)
-------------------------------
-------------------------------
Подайте заявку
до 30 апреля
и получите скидку 10%
до 30 апреля
и получите скидку 10%
с 28 по 30 мая
2026 года
2026 года
ПОСТУПЛЕНИЕ НА ШКОЛУ
прикладного анализа данных
Прошедшие Школы прикладного анализа данных
Грозный · Ставрополь · Киров · Архангельск · Тыва · Томск · Москва · Владивосток · Чита ·
> 1 900 человек
успешно закончили Школы
> 200 команд
разработали свои проекты
> 70 проектов
реализовано по итогам Школ
> 20 грантов
выиграно выпускниками Школ
Несколько проектов, разработанных на интенсивах
• Актуализация объектов культурного наследия города Кирова как драйвер развития региона
• Формирование конкурентоспособного имиджа СКФУ
• Разработка программного модуля прогнозирования исхода острого повреждения почек в отделении реанимации и интенсивной терапии
• Уровень преступности среди несовершеннолетних по Республике Тыва
• Expectation Gap: почему молодёжь уезжает из регионов
• Сетевая модель публикаций Российской Федерации и Республики Беларусь по ключевым научным направлениям Программы развития ПсковГУ
Школу отличала качественно проработанная программа. Все задания строились на реальных кейсах. После школы большинство команд продолжили работу над своими проектами. Наша команда кафедры социальной работы и молодежной политики работает над темой, связанной с оценкой деятельности онлайн сообществ по поддержке жертв супружеского насилия. И сегодня мы уже можем похвастаться первыми выступлениями на конференциях, статьями на эту тему и выигранной заявкой Благотворительного фонда В. Потанина.
Важно, когда коллеги, которые получили ценный опыт в новых областях знаний, делятся наработанными методами и практикой проведения исследований, новейшими инструментами сбора данных. Им удалось составить оптимальную программу стажировки, которая обеспечила лучшее понимание относительно возможных направлений проведения исследований в нашем регионе. Самым значимым для нас был научно-исследовательский семинар, посвященный нашему проекту. После этого семинара у нас появились дополнительные идеи развития нашего проекта в будущем. Остается поблагодарить наших коллег за столь плодотворную неделю.
Школа прикладного анализа данных превзошла все мои ожидания! Участников не только познакомили с инструментами анализа данных и показали их использование на конкретных примерах, но и начали работу по созданию совместных проектов. Работа по проектам, начатым в рамках школы, у многих продолжается и сейчас. После школы для меня лично работа по анализу данных перешла на новый более высокий уровень, наш вуз вступил в Университетский консорциум исследователей больших данных и у нас была открыта научно-исследовательская лаборатория прикладного анализа данных. Спасибо за школу и последующее сотрудничество!
Благодарю организаторов за возможность поучаствовать в Школе прикладного анализа данных, которая проходила 10−13 декабря в Москве. Приняв участие в мероприятии, узнала о новых современных возможностях анализа и представления результатов данных для научных исследований. Очень хочется поблагодарить за терпение и доступное донесение информации в ходе обучения, поскольку слабо разбираюсь в технических возможностях компьютерных систем и языках программирования. Кроме высокого профессионального уровня обучения организаторам удалось создать также «дружественную» атмосферу среди участников мероприятия, которые прибыли из разных регионов страны.
Соберем Школу
под вашу организацию
под вашу организацию
Университеты уже собирают большие массивы данных, но сотрудники часто не знают, как их использовать. Мы учим эффективно собирать, обрабатывать и интегрировать данные в научные проекты и улучшать процессы внутри университета. Это возможно без знаний языков программирования.
Направления школы
Управление на основе данных
подойдет руководителям образовательных организаций
Анализ данных в социальных исследованиях
подойдет исследователям
Анализ больших данных в образовании
подойдет IT-командам вузов
Результаты для университета
Ядро исследовательской команды для создания Центра прикладного анализа данных в вузе
Дорожная карта реализации исследования вуза
Наборы данных для исследования вуза
Показатель программы «Приоритет 2030» по численности прошедших обучение по дополнительным профессиональным программам в университете