Тренажёр «ИИ в работе с данными»: задания с проверкой

Как тренироваться

Полный тренажёр повторяет темы после сданной домашней работы: выбирает задания по результатам, показывает ошибки и помогает закрепить материал. Для сохранения результатов нужен аккаунт.

Начните с открытого урока

В открытом уроке есть теория и задания. Практику с редактором или схемой удобнее проходить на странице урока.

Что можно повторить

1. Что ИИ умеет с данными

   Понимать, что нейросеть делает с данными хорошо (формулы, объяснения, код, правила чистки, черновики) и где ошибается (арифметика, выдуманные числа, неполная загрузка, путаница столбцов), работать в паре с разделением ролей и держаться трёх правил курса.

2. Таблица в порядке

   Устраивать таблицу для работы: одна строка — одна запись, длинная форма вместо широкой, один столбец — одно свойство и один тип, без итогов, цвета-данных и объединений внутри, — и описывать её словарём столбцов, образцом строк и конкретным вопросом.

3. Чистка данных

   Чистить данные так, чтобы это было видно и обратимо: работать с копией, считать строки и вести журнал; приводить значения к одному написанию справочником замен, находить дубликаты по ключу, приводить форматы чисел и дат, честно решать с пропусками и сверять результат.

4. Формулы по описанию

   Получать от нейросети формулы по точному описанию задачи (что, где, при каком условии, куда), различать основные виды формул, проверять формулу на маленьком примере, крайних случаях и при протягивании и учитывать программу, язык функций и разделитель.

5. Сводные и группировки

   Переводить вопрос «сколько по каждому» в сводную (строки, столбцы, значения, операция, фильтр), различать количество строк и число уникальных, избегать ловушек (не та операция, среднее средних, забытый фильтр, неполный период) и проверять сводную по итогу, числу записей и одной ячейке.

6. Средние, медианы, доли

   Выбирать меру под вопрос — среднее для итогов, медиана для типичного, квартили для разброса, — считать доли с названным знаменателем, различать проценты и процентные пункты и честно обращаться с выбросами.

7. Графики под вопрос

   Строить график под один вопрос с заголовком-выводом, подписями и порядком, выбирать вид по вопросу (столбцы, линия, доли, точки, гистограмма), узнавать искажения (ось не с нуля, разные масштабы, объём, неполный период, накопление) и строить график программой по таблице, используя нейросеть для выбора, кода и черновика заголовка.

8. Выводы из данных

   Строить вывод как сравнение (число, база, размер разницы, смысл, уверенность), не путать связь с причиной, сравнивать только сопоставимое и получать от нейросети черновик вывода, в котором каждое утверждение можно показать в таблице.

9. Отчёт для читателя

   Писать отчёт под читателя и его решение перевёрнутой пирамидой, выносить три главных числа с базой, делать дашборд с постоянными определениями и датой данных, готовить текст с нейросетью, не давая ей менять числа и убирать оговорки, и проверять отчёт перед отправкой.

10. Безопасность и повторяемость

    Не отдавать в сторонние сервисы персональные данные, коммерческую тайну и данные под соглашениями, обезличивать данные, когда их всё же нужно показать, строить анализ повторяемым (чистка и расчёты формулами или кодом, проверки, шаблон отчёта) и вести набор заготовок запросов с правилами курса.