Penjelasan tentang bagaimana agent menggabungkan Pandas dan SQL untuk menjawab pertanyaan data terasa sangat praktis dan mudah diikuti.
AI-агенты для анализа данных: основы Pandas и SQL
Узнайте, как создавать интеллектуальных агентов, которые анализируют данные, пишут SQL-запросы и автоматизируют рабочие процессы Pandas с нуля.
-
💬
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
Анализ данных стремительно развивается, и AI-агенты находятся на переднем крае автоматизации сложных рабочих процессов. Если вы хотите использовать искусственный интеллект для запросов к базам данных и манипулирования наборами данных, понимание агентных рабочих процессов — это необходимый следующий шаг. Этот курс проведет вас через основополагающие концепции создания AI-агентов, адаптированных для задач с данными. Вы начнете с изучения ключевой терминологии, касающейся больших языковых моделей, prompt engineering и архитектуры агентов. Отсюда вы перейдете к изучению того, как подключать эти модели к практическим инструментам данных, таким как Pandas и SQL, что позволит вам создавать системы, способные интерпретировать вопросы, писать код и извлекать инсайты автономно.
Что вы узнаете:
• Поймете основную архитектуру и терминологию современных AI-агентов.
• Примените фундаментальные техники prompt engineering для управления поведением моделей.
• Создадите текстовые рабочие процессы, которые взаимодействуют с базами данных SQL для динамических запросов.
• Автоматизируете задачи манипулирования данными с помощью Pandas и базовых паттернов агентов.
• Реализуете базовый вызов функций (function calling), чтобы предоставить вашим AI-моделям доступ к внешним инструментам.
• Попрактикуетесь в структурировании предсказуемых и воспроизводимых конвейеров анализа данных.
Учебная программа переходит от базовых определений и основных концепций AI к практическим письменным упражнениям, в которых вы будете интегрировать модели со средами данных. Вы изучите четкие объяснения и фрагменты кода, демонстрирующие, как эти системы взаимодействуют и выполняют задачи. Этот базовый курс, предназначенный для начинающих, энтузиастов данных и начинающих аналитиков, не требует предварительного опыта разработки в области AI. Начните чтение сегодня, чтобы раскрыть потенциал анализа данных на базе AI.
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 36 мин практического материала
Сертификат об окончании
Каждый курс, который ты завершаешь на PickAClass, выдаёт такой сертификат — оригинальный, со своим кодом, проверяемый по URL и подробный о том, что реально продемонстрировано.
P
PickAClass
Профиль навыков · проверяемый
Документ
Сертификат мастерства
Настоящим удостоверяется, что
Имя Фамилия
успешно подтвердил(а) владение
AI-агенты для анализа данных: основы Pandas и SQL
Продемонстрированные навыки
✓
Анализ поведенческих паттернов
Базовый
1.2 ч
✓
Фреймворки архитектуры решений
Уверенный
1.4 ч
✓
Дизайн A/B тестирования
Уверенный
1.7 ч
✓
Поведенческий копирайтинг
Продвинутый
1.9 ч
P
PickAClass — Имя Фамилия
AI-агенты для анализа данных: основы Pandas и SQL
Страница 2 из 2
Детали результатов
Сводка по курсу
Уроков пройдено
14 / 14
Тренировочные вопросы
26 / 28
Сдано заданий
4 (сред. 4,5 / 5)
Финальный проект
Проверен — 4,6 / 5
Всего практики
6.2 ч
Бенчмарк результатов
Ранг в потоке
Топ 12% из 1,625
Время до завершения
11 дней (медиана: 22)
Балл мастерства
91 / 100
Балл за тренировочные вопросы
94%
Подтверждение навыка
Проверенный путь навыка
Отзывы (14)
এই কোর্সে Pandas আর SQL ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করা এজেন্ট তৈরির প্রক্রিয়া খুব সহজভাবে দেখানো হয়েছে। শুরুতে বেসিক কোয়েরি থেকে শুরু করে ধীরে ধীরে জটিল বিশ্লেষণের দিকে এগোনো হয়েছে, যা অনুসরণ করা খুবই সহজ। শেষে নিজের একটা ডেটাসেট নিয়ে পুরো এজেন্ট বানাতে পারাটা সবচেয়ে ভালো লেগেছে।
Ottima introduzione agli agenti per l'analisi dati
Como analista que vive entre planilhas e bancos de dados, ver um agente escrever as consultas SQL e organizar os DataFrames do Pandas sozinho foi revelador. O curso parte do zero e mostra direitinho como o agente decide qual ferramenta usar para responder à pergunta. Já automatizei um relatório que antes me tomava a manhã inteira.
شرح جيد لبناء وكلاء لتحليل البيانات
PandasとSQLを組み合わせてデータを分析するエージェントの作り方が具体的に学べましたが、後半のクエリ最適化の部分はもう少し詳しく説明してほしかったです。
Cara kursus ini menjelaskan bagaimana agen bisa menulis query SQL sendiri berdasarkan data di Pandas benar-benar membuka wawasan baru buat saya.
Kursus ini membahas cukup dalam bagaimana membangun agent yang bisa menganalisis data memakai Pandas sekaligus menulis query SQL sendiri. Saya suka urutan materinya, mulai dari dasar manipulasi dataframe sampai agent yang bisa menjawab pertanyaan bisnis lewat SQL. Studi kasusnya terasa nyata, bukan cuma data contoh yang terlalu rapi. Hanya saja bagian menangani error saat query gagal rasanya bisa dijelaskan lebih detail lagi.
Курс подробно показывает, как построить агента, который анализирует данные через Pandas и одновременно пишет SQL-запросы для более сложных выборок. Понравилось, что материал идёт от простого к сложному: сначала базовые операции с датафреймами, потом агент сам решает, когда проще использовать SQL. Примеры построены на реальных наборах данных, а не на искусственных таблицах, из-за чего всё воспринимается гораздо живее. К концу курса я собрала своего агента, который отвечает на вопросы по датасету почти как аналитик. Темп подачи материала комфортный, не приходится пересматривать по несколько раз.
Great hands-on intro to data agents
Cách khóa học kết hợp Pandas với SQL để xây dựng agent phân tích dữ liệu rất trực quan, mình làm theo mà không bị rối chút nào.
Voir l'agent choisir lui-même entre Pandas et une requête SQL selon la question posée m'a vraiment aidé à comprendre comment structurer ce genre de projet.
Aprender a construir agentes que combinan Pandas con consultas SQL de forma tan práctica hizo que todo el análisis de datos se sintiera mucho menos intimidante.
Corso molto ben strutturato su come costruire agenti in grado di analizzare dati usando Pandas e query SQL insieme. Mi è piaciuto particolarmente vedere l'agente decidere da solo quando usare SQL e quando restare su Pandas. Gli esempi con dataset reali rendono tutto molto più concreto rispetto a semplici esercizi teorici.
Студенты также прошли
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Арбитраж AI-услуг: Постройте бизнес на дроп-сервисинге
Сертификат
Практика
$9.99
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
AI-агенты для недвижимости: подбор объектов и автоответы
Сертификат
Практика
$9.99
→
🔥 Востребован
🎓 С сертификатом
Быстрая разработка для интеграции бизнес-процессов
Сертификат
Практика
$9.99
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Основы AI для команд в сфере финансов и FP&A
Сертификат
Практика
$9.99
→
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
10
10 курсов каждый месяц
Подписчики получают 10 любых курсов каждый месяц за $0. Никакой оплаты за курсы — вы платите только за подписку.
$49.99 / в месяц
- ✓ 10 курсов каждый месяц
- ✓ Отмена в любой момент
Продлевается ежемесячно. Неиспользованные курсы сгорают в конце каждого оплаченного месяца.