Официальный спин-офф Satbayev University

Данные, AI и кибербезопасность — на практике

Академия NexLab: годовые программы и короткие модули для действующих специалистов. Попробуйте каждый модуль прямо на сайте — в 24 тренажёрах.

  • 4направления
  • 24тренажёра на сайте
  • 70%времени — практика
  • 2сертификата по итогам
SELECT city,
   SUM(amount) AS revenue
FROM orders
WHERE created_at >= '2026-09-01'
GROUP BY city
ORDER BY revenue DESC;

Модули 2–3 · запросы, витрины, хранилище

Модуль 5 · дашборды в Power BI и Tableau

Почему просела выручка в Астане?

Падение на 18% дали две категории: электроника (−31%) и аксессуары (−12%). Конверсия не изменилась, снизился средний чек. Показать SQL?

Модули 8–9 · LLM-ассистент для аналитика

- sql = "SELECT * FROM users WHERE id = " + uid
- db.execute(sql)
+ db.execute(
+     "SELECT * FROM users WHERE id = %s", (uid,)
+ )
# SQL-инъекция закрыта параметризованным запросом

Cybersecurity · безопасная разработка (AppSec)

Направление · Data & AI

От аналитика данных до AI-интегратора: 15 модулей

Data & BI Analyst Pro (9 месяцев) и специализация AI Integration (3 месяца) — 480 часов, около 70% практики. Проходите всю программу или отдельные модули по 2–4 недели. У каждого модуля есть тренажёр.

  1. 01

    Data Fundamentals

    Какие задачи решает аналитик, откуда берутся данные и какие метрики важны бизнесу в e-commerce, финтехе, логистике и SaaS.

    2 недели · 20 ч · 70% практики

  2. 02

    SQL Fundamentals

    PostgreSQL с нуля: выборки, соединения, агрегаты, подзапросы и CTE. Итог — аналитическая база интернет-магазина.

    4 недели · 40 ч · 70% практики

  3. 03

    Advanced SQL & Data Engineering

    Оконные функции, оптимизация, слоистое хранилище, ETL/ELT и dbt. Итог — корпоративная система отчётности.

    4 недели · 40 ч · 70% практики

  4. 04

    Python for Data Analytics

    Python с нуля, NumPy и pandas, очистка данных, API и автоматизация. Итог — пайплайн ежедневной отчётности.

    4 недели · 40 ч · 70% практики

  5. 05

    Data Visualization & BI

    Power BI и Tableau, модель данных и DAX, дашборды под CEO, продажи, HR и финансы. Дашборд как продукт, а не отчёт.

    4 недели · 40 ч · 70% практики

  6. 06

    Product & Business Analytics

    Метрики продукта, когорты, воронки, A/B-тесты, удержание и юнит-экономика. Помогаете команде принимать решения.

    4 недели · 40 ч · 65% практики

  7. 07

    ML for Business Analytics

    Прогноз продаж, отток, аномалии и рекомендации. Правильная постановка задачи и оценка качества по бизнес-метрикам.

    4 недели · 40 ч · 65% практики

  8. 08

    LLM for Analytics

    Prompt engineering, structured outputs, text-to-SQL, AI-инсайты и AI-дашборды. Проверка ответов модели на галлюцинации.

    4 недели · 40 ч · 70% практики

  9. 09

    AI Business Automation

    RAG по документам, AI-агенты, MCP и репортинг-бот в Telegram или Slack. Стоимость и безопасность AI-пайплайна.

    3 недели · 30 ч · 67% практики

  10. 10

    Deployment & Portfolio

    Streamlit и FastAPI, Docker, облако и CI/CD. Портфолио на GitHub, резюме и подготовка к собеседованию.

    3 недели · 30 ч · 73% практики

  11. ★

    Итоговый проект Data & BI

    6 недель параллельно с модулями 9–10: хранилище, дашборды, ML-прогноз и AI-ассистент. Темы на выбор: e-commerce, финтех, логистика, ритейл, HR, маркетинг.

    ~60 ч · защита перед комиссией

  12. 11

    Discovery и проектирование AI-решений

    Где AI уместен, а где вреден. Интервью со стейкхолдерами, требования, архитектура и выбор по cost, quality и latency.

    3 недели · 30 ч · 67% практики

  13. 12

    Enterprise-интеграция

    CRM, ERP, внутренние API и грязные данные. Доступы по принципу least privilege, события и MCP как способ интеграции.

    2 недели · 20 ч · 75% практики

  14. 13

    AI-агенты и MCP на продакшене

    Собственные MCP-серверы, многоагентные системы, human-in-the-loop, observability в Langfuse и контроль стоимости.

    3 недели · 30 ч · 73% практики

  15. 14

    Production и governance

    Мониторинг и SLO, инциденты, защита от prompt injection, аудит-trail, работа с персональными данными и EU AI Act.

    2 недели · 20 ч · 70% практики

  16. 15

    Внедрение, передача и развитие

    Rollout и land-and-expand, обучение пользователей, документация, метрики adoption и передача решения команде клиента.

    2 недели · 20 ч · 75% практики

  17. ★

    Капстоун: внедрение у заказчика

    Design-документ, интеграция с системами клиента, агентная система на MCP, мониторинг и пакет передачи. Кейс для портфолио и сертификации.

    ~20 ч · параллельно с модулями 14–15

Направление · Cybersecurity

Специалист по безопасной разработке (AppSec)

Годовая программа из 6 модулей: 44 недели, 352 часа, около 70% практики — лабораторные в изолированной среде, CTF и сквозной проект. На выходе — профиль Junior AppSec / DevSecOps Engineer.

Уже работаете в IT?

Действующим специалистам не обязательно проходить всю программу. Выберите роль — подсветим модули, с которых стоит начать.

Выберите роль — подсветим модули, с которых стоит начать.

  1. 01

    Основы информационной безопасности

    Карта профессии и ролей ИБ, сети и анализ трафика в Wireshark, утилиты на Go, регуляторные требования. Общая база для всех специализаций.

    7 недель · 52 ч · Foundation

  2. 02

    Основы веб-безопасности

    Методология тестирования, первая половина OWASP Top 10, эксплуатация и исправление уязвимостей, первый CTF и отчёт для команды.

    8 недель · 64 ч · Core

  3. 03

    Продвинутый веб-пентест

    Вторая половина OWASP Top 10, атаки на аутентификацию и бизнес-логику, цепочки атак. Аудит приложения в паре.

    7 недель · 56 ч · Advanced

  4. 04

    DevSecOps-основы и сетевая безопасность

    Secure SDLC и Shift Left на всех этапах, первая автоматическая проверка в конвейере, основы сетевой защиты и работа в команде.

    6 недель · 48 ч · Core

  5. 05

    Продвинутый DevSecOps и инфраструктура

    SAST, DAST, SCA и IaC-проверки в CI/CD, безопасность контейнеров, WAF, IDS/IPS и SIEM.

    8 недель · 60 ч · Advanced

  6. 06

    Безопасная разработка

    Моделирование угроз, security code review, секреты, защита API и аутентификации. Капстоун: проход фичи по Secure SDLC с защитой.

    8 недель · 72 ч · Advanced

Направление · LLM Engineer

Инженер LLM-систем

Для разработчиков и data scientists, которые хотят строить LLM-продукты, а не только пользоваться чат-ботами. Глубже, чем LLM-модули Data & AI: архитектура, качество и эксплуатация.

  • LLM Engineering CorePrompt engineering, structured outputs, function calling, eval
  • RAG-системыПоиск по документам, включая мультимодальный RAG
  • AI-агенты и безопасностьИнструменты, многоагентные системы, guardrails, защита от prompt injection
  • AI-инфраструктураРазвёртывание моделей и сервисов, локальные модели в закрытом контуре
  • Production и governanceМониторинг, метрики качества, стоимость, Responsible AI

Направление · для бизнеса

ИИ для предпринимателей и руководителей

8 недель для владельцев малого и среднего бизнеса и руководителей без технической подготовки. Каждую неделю — групповая встреча на 2 часа и 2–3 часа практики. Работаем с одним процессом вашей компании. Программирование не требуется.

  1. Неделя 1

    Бизнес-процесс и задача для ИИ

    Описываем процесс, находим узкое место и выбираем задачу: автоматизация, аналитика, ML или генеративный ИИ.

  2. Неделя 2

    Данные компании

    CRM, учёт, таблицы и переписка: карта данных процесса, качество, доступы и передача внешним сервисам.

  3. Неделя 3

    Решения на данных

    Цель → показатель → действие. Метрики, сезонность, корреляция и причинность, проверка анализа ИИ.

  4. Неделя 4

    Роли и постановка задачи

    Кого привлекать и как поставить задачу исполнителю: цель, данные, границы, срок и критерии приёмки.

  5. Неделя 5

    ИИ в ежедневных задачах

    Маркетинг, продажи и управление: запросы с контекстом компании и проверка чисел, ссылок и обещаний.

  6. Неделя 6

    Помощники и автоматизация

    База знаний и поиск по документам, связь с CRM и почтой. Прототип без программирования.

  7. Неделя 7

    Менеджмент и экономика

    План, бюджет и ответственные за пилот. Разовые и регулярные затраты против высвобожденных часов.

  8. Неделя 8

    Проверка и решение

    Сравнение «до» и «с ИИ», приёмка и решение: внедрять, доработать или остановить. План на 30 дней.

Группа

450 000 ₸

Программа и групповое сопровождение.

Группа + эксперт

550 000 ₸

То же обучение и 2 личные сессии с экспертом по 60 минут.

Итоговая работа — один процесс вашей компании: схема «сейчас / с ИИ», карта данных, 2–3 метрики, задание исполнителю, прототип, результаты проверки и оценка затрат.

Промышленное внедрение оплачивается отдельно. Расписание ближайшего потока и условия использования ИИ-сервисов уточняйте у менеджера.

Тренажёры

Попробуйте каждый модуль руками

24 коротких задания по 1–3 минуты в трёх направлениях. Прогресс сохраняется в вашем браузере.

0 из 24тренажёров пройдено

Конструктор

Соберите свой трек Data & AI

Отметьте модули — мы посчитаем длительность и подскажем, чего не хватает для старта.

Модули
0модулей
0недель
0часов

Выберите хотя бы один модуль.

Преподаватели

Учат практики, которые внедряют AI и данные

Руководитель образовательных программ

Александр Вальд

Основатель Wilde Tech. Руководит проектами в аналитике данных и прикладном ИИ — от бизнес-задачи до внедрения и обучения команды. Академический руководитель программы «Аналитик данных → AI-интегратор».

  • Яндекс Практикум
  • ТГУ
  • НИЯУ МИФИ
  • МФТИ
  • Wilde Tech
50+

наставников в команде курса «Аналитик данных» в Яндекс Практикуме: пересобрал вебинары и модель наставничества. Время ответа студентам сократилось с ~7 до ~3 часов.

3 вуза

Академическое руководство магистратурами ТГУ и НИЯУ МИФИ, лекции в МФТИ по продуктовому менеджменту и публичным выступлениям.

~30

лекций и интенсивов для госструктур Казахстана, Узбекистана и Кыргызстана: аналитика, ИИ, продуктовое и проектное управление.

−50–70%

времени на поиск в документах: корпоративный ИИ-ассистент для строительной компании, развёрнутый на серверах заказчика.

Преподаватель направления LLM Engineer

Евгений Арзамасцев

Эксперт по AI/ML, AI Safety и корпоративному внедрению ИИ. Senior Data Scientist, старший эксперт Яндекс Практикума по Data Science. Помогает компаниям и госорганизациям пройти путь от гипотезы до production и обучить команды.

  • LLM / RAG
  • AI Safety
  • CV / NLP
  • Яндекс Практикум
  • IBM
25+ лет

в IT: телеком и системная интеграция, IBM и Cisco, затем AI R&D, консалтинг и обучение.

36 млн

изображений в сутки обрабатывали продакшн-модели компьютерного зрения для ритейла, которые он разрабатывал в DataCraft.

30+

выступлений спикером Яндекса по ИИ в Казахстане, Армении, Кыргызстане и Узбекистане.

LLM в проде

Мультиагентные системы, корпоративная ИИ-витрина в закрытом контуре и инструмент оценки LLM для выбора стека под задачи бизнеса.

Официальный статус

NexLab — спин-офф компания Satbayev University

Партнёрство подтверждено официальным письмом университета на основании Договора о сотрудничестве и партнёрстве №3253 от 12 июня 2026 года.

Certificate of CompletionСертификат о прохождении образовательной программы

Professional Qualification CertificateСертификат о присвоении профессиональной квалификации

НАО «КазНИТУ имени К.И. Сатпаева» № 04-03-01-7/3556 · 16.06.2026

«ТОО «NexLab» является спин-офф компанией НАО «КазНИТУ имени К.И. Сатпаева», созданной в целях развития инноваций, трансфера технологий, коммерциализации научных разработок и подготовки высококвалифицированных специалистов».

«Образовательные программы NexLab реализуются в официальном партнёрстве с НАО «КазНИТУ имени К.И. Сатпаева» с привлечением международных преподавателей, практикующих экспертов индустрии и действующих специалистов ведущих компаний».

Член Правления — проректор по науке и корпоративному развитию Е.И. Кульдеев. Документ подписан ЭЦП.

Карьера

Выпускники академии находят работу

Данные Центра практики и карьеры Satbayev University по выпуску 2025 года.

2 554выпускника 2025 года
92%трудоустроены
97%действующих специалистов, повышавших квалификацию, работают
91%выпускников IT-направлений трудоустроены

Среди работодателей выпускников

  • АО «Kaspi Bank»
  • АО «Народный банк Казахстана»
  • АО «Фридом Банк Казахстан»
  • АО «Банк ЦентрКредит»
  • АО «Bereke Bank»
  • АО «Alatau City Bank»
  • АО «Евразийский банк»
  • АО «ForteBank»
  • АО «Отбасы банк»
  • АО «Нурбанк»
  • АО «Bank RBK»
  • АО «Казахтелеком»
  • АО «Кселл»
  • АО «Транстелеком»
  • АО «НК «Қазақстан темір жолы»
  • АО «НК «КазМунайГаз»
  • АО «KEGOC»
  • АО «QazaqGaz Aimaq»
  • АО «Эйр Астана»
  • АО «FlyArystan»
  • АО «Международный аэропорт Алматы»
  • АО «АК Алтыналмас»
  • АО «КазАзот»
  • АО «Жайремский ГОК»
  • АО «НК «Kazakh Invest»
  • АО «Колеса»
  • АО «СНПС-Актобемунайгаз»
  • KAZ Minerals
  • Казцинк
  • КМГ Инжиниринг
  • Hyundai Trans Kazakhstan

Трудоустроены — выпускники со статусом «Работает». IT-направления: информационные технологии, информационная безопасность, коммуникации, автоматизация.

Как проходит обучение

Университетский темп, рабочий результат

  1. 01

    10–12 часов в неделю

    Лекции и практика в стандартном университетском темпе — можно совмещать с работой.

  2. 02

    Проект в каждом модуле

    Каждый модуль заканчивается законченным артефактом: базой, дашбордом, моделью или ботом.

  3. 03

    Обратная связь

    Еженедельные мини-проверки, peer review и разборы с наставниками-практиками.

  4. 04

    Портфолио и защита

    8–10 проектов на GitHub, защита капстоуна и подготовка к собеседованиям.

Вопросы

Частые вопросы

Можно ли начать без опыта программирования?

Да, в Data & AI и в программе для предпринимателей. Нужны уверенная работа с компьютером и школьная математика. Python изучаем с нуля в модуле 4, SQL — с нуля в модуле 2.

Можно пройти только один модуль?

Да. Каждый модуль длится 2–4 недели и заканчивается проектом. Если позже захотите пройти полный трек, подскажем, как продолжить с того места, где остановились.

Кому подходит специализация AI-интегратор?

Тем, кто закончил Data & BI Analyst Pro или уже уверенно знает SQL и Python и понимает основы LLM, RAG и агентов. Перед стартом проводим входной фильтр.

Сколько времени нужно в неделю?

10–12 академических часов: лекции, практика и работа над проектом.

Какой нужен компьютер и английский?

Ноутбук с 16 ГБ оперативной памяти. Английский — на уровне чтения технической документации, рекомендуем B1+.

Какой документ я получу?

По итогам обучения выдаются Certificate of Completion (сертификат о прохождении образовательной программы) и Professional Qualification Certificate (сертификат о присвоении профессиональной квалификации) — это подтверждено официальным письмом Satbayev University. Плюс проекты в портфолио, а специализация AI Integration готовит к сертификации Claude Certified Architect.

Я уже работаю в IT. Можно взять только нужные модули?

Да. Модули Data & AI длятся 2–4 недели, модули Cybersecurity — 6–8 недель. В разделе Cybersecurity выберите свою роль — подскажем, с каких модулей начать.

Сколько стоит обучение?

Программа «ИИ для предпринимателей и руководителей» — 450 000 ₸ или 550 000 ₸ с двумя личными сессиями с экспертом. Стоимость остальных программ и модулей пришлём в WhatsApp.

Есть ли рассрочка?

Да, доступна рассрочка. Условия для выбранного трека или модуля пришлём в WhatsApp.

Как проходят тренажёры на сайте?

Это короткие задания по теме модуля. Они работают прямо в браузере, ничего не отправляют на сервер и сохраняют прогресс только у вас.

Заявка

Подберём трек и расскажем о ближайшем потоке

Оставьте имя и телефон, и мы свяжемся с вами. После отправки можно сразу продолжить разговор в WhatsApp.

Оставить заявку WhatsApp