Осознанный вайбкодинг

Автоматизируем рутину с данными. Перестаём зависеть от разработчиков — всё делаем сами с AI. И перестаём быть пассажирами у AI — понимаем каждый шаг и сами решаем, что оставить.

9.8 / 10 средняя оценкаМожно с нуля

Узнаёте себя?

Каждый отчёт — полдня в Excel

Выгрузка из шести систем, склейка через VLOOKUP, проверка против чек-сумм. Один кривой формат даты — и всё посыпалось.

Просить разработчика — ждать месяц

Тикет на скрипт встаёт в бэклог, делается через два спринта, ломается через месяц. Мелкая автоматизация в 100 строк ждёт три месяца.

Решения по интуиции

Реклама работает? Фича двигает retention? Категория окупается? Цифр в моменте нет — решаете по чуйке. Через две недели данные приходят — оказывается, мимо.

AI — как лотерея

Иногда выдаёт рабочий скрипт за минуту. Иногда — нет. Без понимания, что внутри, отличить одно от другого невозможно.

Для кого курс

Маркетолог

Было: ручные выгрузки из 6 кабинетов, ROAS на коленке в Excel.

Стало: скрипт забирает API, ROAS / CAC / LTV в любых разрезах.

Аналитик

Было: VLOOKUP-ад, источники собираете руками, когорты — два дня.

Стало: Pandas сшивает CRM / продукт / биллинг, когорты — за минуты.

Продакт

Было: гипотеза → тикет аналитику → неделя ожидания.

Стало: сами достаёте продуктовые метрики из API, проверяете за день.

Селлер на маркетплейсах

Было: выгрузки из WB и Ozon руками, юнит-экономика раз в месяц.

Стало: автоматические выгрузки, юнит-экономика по SKU каждый день.

Предприниматель

Было: ждёте аналитика, маркетолога, финдира — или нанимаете в штат.

Стало: один скрипт собирает отчёт по рекламе, продажам и деньгам.

Не подойдёт тем, кто хочет сменить профессию на разработчика. Курс — про то, как использовать Python в своей работе. Мы не учим алгоритмам и не готовим к техническим собеседованиям.

Чему научимся

Автоматизировать рутину

Каждый день, пока вы спите, скрипт собирает свежие данные и обновляет отчёт. Несколько часов рутины уходят на автомат.

Забирать данные из API

Подключаем API Яндекс.Директа, Google Ads, ВК Рекламы, WB и Ozon — скрипт сам собирает данные. Никаких ручных выгрузок и кнопки «Скачать CSV».

Считать прикладные метрики

ROAS, CAC, LTV, юнит-экономика, когорты — на ваших данных, в нужных вам разрезах.

Использовать AI осознанно

AI пишет быстрее, объясняет ошибки, предлагает варианты. А мы остаёмся авторами: понимаем, что внутри, проверяем, направляем.

Понимать код

Читать, проверять и править код — свой и тот, что пишет AI. Базовая грамотность, без которой всё превращается в лотерею.

AI делит людей на две группы. Одним он даёт x10 скорости — задача, что занимала неделю, делается за час. У других — галлюцинирует, данные не сходятся, что чинить — непонятно.

Разница не в AI. Разница в умении формулировать задачу: понять процесс, превратить его в алгоритм, описать инструкциями. Это и есть программирование — не язык, не синтаксис.

Это паттерн мышления.

— Алексей Куличевский, автор курса

Свой проект — главное в курсе

С первой недели берём задачу из вашей работы и собираем под неё pipeline. Не учебный, не «для зачёта» — тот, что останется работать после курса.

  1. 1Выбираем задачу — ту, что съедает часы каждую неделю
  2. 2Достаём данные через API из 1–3 источников
  3. 3Приводим к единому формату и объединяем
  4. 4Считаем нужные метрики на ваших числах
  5. 5Ставим на автомат — больше никаких ручных выгрузок

Что собрали выпускники

Артём, performance-маркетолог
дневной отчёт по 5 рекламным кабинетам — раньше собирал руками 3 часа
Маша, селлер на WB
юнит-экономика по 200 SKU — обновляется автоматом каждую ночь
Дима, фаундер
сводный финансовый отчёт по 3 юр.лицам в одной таблице

Программа курса

3 модуля за 3 месяца. От первой строчки кода до своего работающего pipeline.

45
лекций по 20–30 минут
100
практических заданий
12
недель обучения
01

База Python

От первой переменной до читаемого кода. Здесь формируется паттерн мышления — основа, без которой AI превращается в лотерею.

  • Переменные, типы данных, операторы
  • Условия, циклы, функции
  • Списки, словари, JSON
  • Чтение и запись файлов
  • Работа с ошибками и отладка
02

Анализ данных с Pandas

Здесь Excel заканчивается. Чистка, фильтры, объединение источников, расчёт метрик — на любых объёмах данных.

  • DataFrame и Series
  • Чистка и преобразование данных
  • Фильтры и группировки
  • Объединение таблиц (merge / concat)
  • Подсчёт прикладных метрик
03

API и автоматизация

Достаёте данные сами — из любых API. Собираете pipeline и ставите на автомат. К концу модуля — работающий сценарий под свою задачу.

  • HTTP-запросы и REST API
  • Авторизация и токены
  • Парсинг JSON-ответов
  • Регулярный запуск (cron, schedule)
  • Сборка собственного pipeline

AI в курсе

Делегируем выполнение без потери понимания.

01

Модели

GPT, Claude, Gemini, специализированные (Code Interpreter, Julius). Какая модель для какой задачи. Когда платить, когда хватает бесплатной.

02

Инструменты

ChatGPT, Claude.ai, Cursor, Claude Code, Copilot, Codex. AI в чате vs AI рядом с кодом — где какой удобнее.

03

Skills и плагины

MCP-серверы, Claude Skills, кастомные GPT. Как обучить AI вашему контексту — данным, API, конвенциям — чтобы он не спрашивал одно и то же каждый раз.

04

Рабочие процессы

AI-агенты, автоматизация задач, AI как шаг пайплайна. Как сделать так, чтобы AI выполнял работу сам — по расписанию, без вашего участия каждый раз.

Как проходит обучение

Учимся в своём темпе, но не в одиночку.

Предзаписанные лекции

45 лекций по 20–30 минут. Все материалы открыты с первого дня — учитесь в своём темпе.

Практические задания

100 заданий в Stepik — после каждой лекции. Не теоретические тесты, а мини-задачи на код.

Чат поддержки

Спрашиваете — разбираем код, вытаскиваем застрявших. Без «гуглите сами».

Живые воркшопы каждую неделю

Час-полтора в неделю — вместе разбираем задачи, ваши вопросы и проекты студентов. Записи остаются.

Библиотека скриптов

Готовые рабочие скрипты на типовые задачи. Пожизненный доступ с обновлениями.

Что говорят выпускники

Отзывы из формы обратной связи прошлых потоков.

«Не дописал курс — но уже сделал приложение для Яндекс.Директа»

Создал кастомные формулы для Google Таблиц, которые загружают статистику из API Яндекс.Директа. Написал приложение, которое создаёт рекламную кампанию в Я.Директе через API. Раньше не писал кода — кроме как в школе на Бейсике. А тут взял и сделал приложения для своих задач.

Константин Боровков
Маркетолог
«Скрипт сравнивает прайсы 30 конкурентов — освободил 3 дня работы менеджеров»

Скрипт автоматически получает прайсы 30 конкурентов, сравнивает с предыдущими и шлёт изменения в Telegram. Это освободило 3 дня работы менеджеров на звонках. Плюс автоматизация ежедневных отчётов и первичная обработка заявок с сайта.

Игорь
Аналитик
«Курс поменял моё мышление — рутину теперь делаю на Python»

Если нужно сделать рутинную, но объёмную задачу — я в первую очередь думаю, как это сделать с помощью Python. Преобразование данных, объединение Excel-файлов, очистка, JSON. Курс дал и навыки, и поменял мышление.

Мария Москалева
Маркетинговый аналитик
«Раньше шла к дата-инженеру — теперь беру данные сама»

Делала попытки изучить Python — не давалось. Приходилось идти к дата-инженеру за данными. Курс дал возможность понять структуру языка и решать рабочие задачи самостоятельно — понимая, что происходит в каждой строчке кода.

Ольга Иванова
BI-аналитик
«Реализовал ботов, которые работают на сервере автономно»

Освоил API и Pandas, научился автоматизировать обработку данных по расписанию. В процессе обучения реализовал несколько ботов, которые работают автономно на сервере. Каждую неделю вебинары с разбором вопросов, постоянное общение в чате.

Аркадий Гуде
Специалист по интернет-рекламе

Частые вопросы

Зачем учиться, если AI и так пишет код?

Именно поэтому и учиться. AI делит людей на две группы — у одних он работает, у других галлюцинирует. Разница не в AI, а в умении формулировать задачу и понимать результат. Курс учит этому паттерну: вы становитесь автором, а AI — исполнителем.

Нужны ли знания программирования до курса?

Нет. Первый модуль начинается с самого начала: переменные, типы, условия, циклы. Если вы умеете работать с Excel и формулами — этого достаточно.

А если я уже немного знаю Python — будет не скучно?

Первый модуль идёт быстро — для тех, у кого база уже есть, это повторение и систематизация. Сила курса не в синтаксисе, а в работе с реальными задачами в модулях 2-3 (Pandas, API, pipeline) — там даже опытные находят новое.

Чем отличается от других Python-курсов на рынке?

Большинство учит Python в вакууме на учебных задачах. Здесь — на ваших данных, под вашу задачу, с AI как ежедневным напарником. На выходе не сертификат, а работающий pipeline под вашу работу. И ведёт практик, а не специально нанятый Python-преподаватель.

Можно ли вернуть деньги?

Да. В первые 14 дней после старта потока — возврат без вопросов, если поймёте, что курс не подходит.

Сколько времени нужно тратить в неделю?

Ориентировочно 5–7 часов: посмотреть лекции и сделать задания. Все материалы открыты с первого дня, темп можно подстроить.

Что если я работаю и где-то не успею?

Курс рассчитан на занятых людей. Можно проходить медленнее: материалы остаются открытыми и после завершения потока.

Можно оплатить от компании?

Да. Напишите нам на почту — пришлём счёт и закрывающие документы. Многие студенты проходят курс за счёт работодателя.

Что если пропущу воркшоп?

Все воркшопы записываются. Запись приходит в чат курса в тот же день.

Какой Python и какие инструменты?

Python 3.x. Курс работает на macOS, Windows и Linux. На первой лекции мы вместе ставим окружение.

Следующий поток ещё не объявлен

  • Сообщим первыми, когда появятся даты
  • Пришлём программу и условия нового потока
  • Без спама: только важные новости о запуске

Оставьте контакт, и мы напишем, когда откроем следующий набор.