Поведенческий анализ и цифровой опыт

• работа с транзакциями, кликами, сценариями использования сервиса;

• построение карт пользовательских траекторий (customer journey);

• выделение поведенческих сегментов и паттернов;

• интерпретация мотивов и факторов принятия решений.

Вы научитесь “читать” цифровое поведение пользователей и превращать его в осмысленные метрики.

ML и LLM для моделирования поведения

• применять ML-модели для скоринга

• использовать большие языковые модели для анализа действий и текстов;

• моделировать пользователей и создавать многоагентные симуляции;

• строить рекомендательные и диалоговые системы.
  Вы освоите современные ML/LLM-подходы к прогнозированию и персонализации поведения.
  

AI-решения для бизнеса и цифровых сервисов

• разрабатывать модели кредитного скоринга и оценки риска

• проектировать персональные офферы и динамическое ценообразование;

• оптимизировать клиентский опыт в финтехе, e-commerce и медиа.
  Вы сможете создавать прикладные AI-системы, влияющие на ключевые бизнес-метрики.

Эксперименты, данные и оценка эффекта

• собирать и обогащать поведенческие датасеты;

• запускать A/B-тесты и онлайн-эксперименты;

• применять causal inference и анализировать влияние моделей;

• работать с продуктовой и бизнес-аналитикой.
  Вы научитесь проверять гипотезы и доказывать ценность AI-решений цифрами.

Продуктовое мышление и soft skills

• формулировать AI-задачи в терминах продукта и бизнеса;

• работать с roadmap, задачами ML-команды и заказчиками;

• презентовать результаты для бизнеса и партнёров;

• развивать навыки коммуникации, критического мышления и лидерства.
  Вы будете готовы работать на стыке data science, продукта и бизнеса.