Курс «Data Economy: Монетизация данных с помощью AI»

Превратите данные в деньги. Научитесь создавать и выводить на рынок коммерческие data-продукты, используя искусственный интеллект.

Для кого этот курс:

Для аналитиков, data-scientist'ов и data-инженеров, которые хотят выйти на новый уровень и создавать продукты, а не просто отчеты.

Формат обучения:

Продолжительность: 7 недель
Режим обучения: 3-4 часа в неделю
Формат: Смешанный (онлайн-лекции + живые практические сессии с экспертами)
Итог: Рабочий прототип вашего собственного data-продукта и готовый бизнес-план его монетизации.

О чем этот курс?

Мир перешел от простого сбора данных к их активной монетизации.
Данные — это новая нефть, а AI — это refinery, который превращает сырье в дорогой продукт.

Этот практический курс даст вам все необходимые инструменты и знания — от проектирования правильной архитектуры данных до вывода готового data-продукта на рынок.

Вы научитесь не просто анализировать, а создавать коммерческие решения, приносящие реальную прибыль.

Этот курс для вас, если вы:

Data Scientist / Аналитик, который хочет понять, как ваши модели превращаются в продукты.
Data-инженер, стремящийся строить не просто инфраструктуру, а платформы для создания data-продуктов.
Продуктовый менеджер в сфере данных, желающий глубже разобраться в технических аспектах и монетизации.
Специалист, который видит потенциал данных в своей компании, но не знает, как извлечь из них коммерческую выгоду.

Чему вы научитесь?

Проектировать масштабируемую data-архитектуру (Data Mesh, Data Fabric) для эффективного управления данными.
Применять LLM (большие языковые модели) для автоматизации аналитики и генерации инсайтов.
Создавать работающие прототипы data-продуктов с использованием MLOps-практик.
Разрабатывать системы семантического поиска и персонализированные рекомендации.
Оценивать экономику data-продукта: считать unit-экономику, LTV, CAC и ROI.
Обеспечивать соответствие ваших решений требованиям 152-ФЗ, GDPR и этическим нормам AI.

Программа курса

Курс построен по принципу «от теории к практике»: каждый модуль закрепляется реальным заданием, которое ведет к созданию вашего итогового проекта.

Модуль 1: Современная архитектура данных
Построение фундамента для масштабируемых data-продуктов.

Data Mesh и Data Fabric.
Векторные базы для AI.
Принципы DataOps и MLOps.

Практика: Проектирование Data Mesh для компании.

Модуль 2: Продвинутая аналитика с использованием LLM
Используем AI как помощника аналитика.

AI-ассистенты для анализа.
Генерация гипотез и инсайтов.
Автоматизация отчетности и визуализации.

Практика: Настройка AI-ассистента для анализа датасета.

Модуль 3: Создание data-продуктов на основе AI
От прототипа к продакшену.

MLOps для production.
Модели монетизации (SaaS, Pay-per-Use).
UX для data-продуктов.

Практика: Создание работающего прототипа сервиса с AI-API.

Модуль 4: Semantic Search и рекомендательные системы
Делаем поиск умным, а рекомендации — персонализированными.

Векторные эмбеддинги.
Построение семантического поиска.
A/B тестирование рекомендаций.

Практика: Реализация semantic search для каталога.

Модуль 5: Блокчейн для управления данными
Обеспечиваем доверие, аудит и контроль.

Децентрализованное хранение (IPFS).
Self-Sovereign Identity (SSI).
Управление доступом через смарт-контракты.

Практика: Разработка схемы системы управления доступом.

Модуль 6: AI этика и регуляторика
Создаем ответственные и законные решения.

Принципы Responsible AI.
Требования 152-ФЗ и GDPR.
Безопасность и приватность данных.

Практика: Создание чек-листа compliance для проекта.

Модуль 7: Масштабирование data-продуктов
Выводим продукт на рынок и растем.

Стратегии роста (Product-Led Growth).
Unit-экономика data-продуктов.
Партнерства и международная экспансия.

Практика: Разработка бизнес-плана монетизации.

Итоговый проект

Вы создадите и защитите собственный data-продукт от идеи до плана по монетизации.

Что входит в проект:

Технический прототип: Рабочий прототип (например, сервис предсказания оттока клиентов или > Равиль Ахтямов: система семантического поиска).
Финансовая модель: Расчет себестоимости, выручки, LTV/CAC и ROI.
Презентация для инвесторов: Готовое решение, которое вы сможете показать руководству или инвесторам.

Как построено обучение

Обучение на 80% состоит из практики и реальных кейсов.

Практические задания: После каждого модуля вы применяете знания на практике, шаг за шагом создавая свой продукт.
Живые сессии с экспертами: Регулярные онлайн-встречи с разбором кейсов, ответами на вопросы и обратной связью по проектам.
Закрытое сообщество: Общение с сокурсниками, выпускниками и преподавателями в общем чате.
Персональный трекер прогресса: Вы всегда видите, как движетесь к цели, и получаете поддержку куратора.
Шаблоны и гайды: Готовые документы и код, которые вы сможете использовать в своей работе.

По окончании курса вы получаете:

Сертификат о успешном прохождении.
Рабочий прототип и бизнес-план для вашего портфолио.
Доступ к сообществу выпускников и карьерным возможностям.

Готовы записаться на курс?

Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности

Contacts:
ravilakhtyamov@yandex.ru
@digitaleconomylab

DigitalEconomyLab