Практический курс по использованию искусственного интеллекта, компьютерных программ, облачных сервисов и веб-платформ в повседневной профессиональной работе. Участники научатся создавать и обрабатывать цифровой контент, совместно работать с файлами и данными, собирать веб-страницы и формы, анализировать показатели и автоматизировать повторяющиеся операции.
1800 € + KM
Для кого
Что получает участник
Полная программа курса
Курс формирует практические навыки работы с AI-инструментами, компьютерными программами, облачными приложениями, веб-платформами, аналитикой данных и no-code-автоматизацией. Сайты, социальные платформы и коммуникационные задачи используются как прикладные среды для освоения цифровых инструментов.
Браузер, аккаунты, облачное хранение, структура папок, форматы файлов, совместный доступ, резервные копии, менеджеры паролей, фишинг, персональные данные и цифровой след.
Настройка структурированного рабочего пространства.
Демонстрация инструментов, пошаговая настройка и самостоятельная работа с цифровой средой.
Типы AI-сервисов, возможности и ограничения моделей, структура промпта, контекст, итерации, проверка фактов, конфиденциальность, авторское право и маркировка AI-материалов.
Библиотека запросов и чек-лист проверки результата.
Демонстрации AI-сервисов, работа с запросами, проверка результатов и разбор рисков.
Поиск и систематизация информации, конспектирование, структурирование, перевод, адаптация стиля, таблицы и документы. Коммуникационные и SMM-тексты используются как прикладные примеры.
Создание и редактура набора материалов с фиксацией источников и правок.
Практическая работа с текстом, документами и таблицами, анализ AI-результатов.
Canva или аналоги, шаблоны, размеры и форматы, композиция, доступность, обработка изображений, AI-генерация, субтитры, базовый монтаж и экспорт.
Комплект цифровых материалов для сайта или социальной платформы.
Практика в редакторах контента, создание материалов и проверка качества.
CMS и no-code-конструкторы, структура страницы, блоки, ссылки, формы, адаптивность, доступность, базовые метаданные и публикация. SEO рассматривается как настройка веб-контента и метаданных.
Рабочая страница или прототип с формой.
Работа в веб-платформах и конструкторах, проверка структуры страницы и формы.
Интерфейсы сайта и социальных платформ, роли и права, медиатека, планирование и публикация, шаблоны, модерация, статистика и экспорт данных. SMM используется только как кейс управления платформой.
Настройка процесса подготовки и размещения материалов.
Демонстрация интерфейсов, настройка ролей и публикационного процесса.
Онлайн-формы, электронные таблицы, валидация и очистка данных, UTM-параметры, события, источники данных, импорт и экспорт CSV.
Форма, таблица и единая схема сбора данных.
Практика с формами, таблицами, импортом, экспортом и проверкой данных.
GA4, Google Search Console и/или учебные наборы данных; пользователи, сеансы, события, источники, фильтры; сводные таблицы, диаграммы и Looker Studio. Рекламные показатели могут использоваться как один из учебных наборов данных без обучения настройке рекламы.
Дашборд и краткое заключение на основе данных.
Работа с аналитическими интерфейсами, таблицами, визуализациями и базовой интерпретацией показателей.
Make, n8n или аналоги; триггеры, действия, условия, webhooks, API как принцип обмена данными, формы, таблицы, уведомления, обработка ошибок, журналы и human-in-the-loop.
Создание и тестирование автоматизированного сценария.
Пошаговая сборка интеграции, тестирование, обработка ошибок и контроль результата.
Планирование, сборка и документирование решения, объединяющего AI, контент, веб-страницу или форму, данные/аналитику и минимум одну автоматизацию. Тестирование, исправление ошибок, защита и рефлексия.
Представить прикладной цифровой проект с рабочим пространством, AI-ассистированными материалами, веб-страницей или формой, данными и автоматизацией.
Проектная работа, тестирование, защита и итоговая обратная связь.
Сформировать практические навыки уверенного, безопасного и целесообразного использования AI-инструментов, компьютерных программ, облачных приложений, веб-платформ, средств анализа данных и no-code-автоматизации для создания цифровых материалов и организации рабочих процессов.
Содержание ориентировано на владение программами и цифровыми технологиями. Сайты, социальные платформы и коммуникационные задачи используются как прикладные кейсы для освоения инструментов.
Краткие объяснения и демонстрации, пошаговая практика на компьютере, задания по кейсам, индивидуальная и парная работа, анализ результатов AI, решение технических проблем, самостоятельные задания, обратная связь и проектное обучение.
Самостоятельная работа включает настройку учебной цифровой среды, выполнение заданий в AI- и веб-сервисах, создание и адаптацию материалов, сбор и очистку данных, подготовку визуализации, построение и тестирование автоматизации, ведение журнала выполненных действий и подготовку итогового проекта.
Оценивание является недифференцированным: зачтено / не зачтено.
Итоговый проект считается зачтённым, если решение работает по заявленному сценарию, содержит все обязательные компоненты, данные передаются и отображаются корректно, участник способен повторить основные действия и объяснить ограничения результата.
TUNNISTUS выдаётся участнику, который принял участие не менее чем в 70% контактных занятий, выполнил оценочные задания и итоговый проект и достиг всех заявленных результатов обучения.
TÕEND выдаётся участнику, который участвовал в обучении, но не проходил оценивание либо не достиг всех заявленных результатов обучения. В TÕEND указываются темы, в изучении которых участник фактически участвовал, и объём участия.
Ксения Игнатьева - маркетолог, предприниматель и инвестор, владелец международного рекламного агентства Do.Marketing и практикующий специалист по маркетингу и развитию бизнеса. Более 13 лет практического опыта в различных нишах и отраслях. Высшее образование, специализация - предпринимательская деятельность.
Для проведения данной программы преподаватель использует практический опыт работы с цифровыми платформами, созданием цифрового контента, аналитикой, AI-инструментами и автоматизацией рабочих процессов.
Факты
TUNNISTUS выдаётся участнику, который принял участие не менее чем в 70% контактных занятий, выполнил оценочные задания и итоговый проект и достиг всех заявленных результатов обучения. TÕEND выдаётся участнику, который участвовал в обучении, но не проходил оценивание либо не достиг всех результатов обучения.