Szkolnie AI dla analityków: od danych do decyzji
Poziom
PodstawowyCzas
16h / 2 dniTermin
Ustalamy indywidualnieCena
Ustalamy indywidualnieSzkolnie AI dla analityków: od danych do decyzji
Szkolenie „AI dla analityków: od danych do decyzji” to dwudniowy kurs intensywny, skupiający się na praktycznym wykorzystaniu technologii AI w analizie biznesowej. Program jest zaprojektowany, aby uczestnicy mogli nauczyć się, jak przekształcać dane w wartościowe wglądy i decyzje za pomocą narzędzi sztucznej inteligencji.
Dla kogo jest szkolenie AI dla analityków: od danych do decyzji?
dla analityków biznesowych-
dla specjalistów ds. danych
-
dla menedżerów produktu
-
dla wszystkich tych, którzy są zainteresowani wykorzystaniem AI do analizy i interpretacji danych biznesowych
-
dla osób podstawową znajomością Pythona
Czego nauczysz się na szkoleniu?
- Praktyczne zastosowanie AI/ML do analizy i interpretacji danych biznesowych w Pythonie (pandas/NumPy)
- Budowanie i podstawowa ocena modeli predykcyjnych (regresja/klasyfikacja) z użyciem scikit-learn: walidacja i metryki
- Wykorzystanie wizualizacji danych do prezentacji wglądów: czytelne wykresy, podsumowania, ograniczenia i niepewność
- Rozwiązywanie realnych problemów biznesowych z użyciem AI: przygotowanie danych, model, wnioski i rekomendacje decyzyjne
Program szkolenia
Dzień 1: Podstawy AI i przetwarzanie danych
Wstęp do AI i przegląd ekosystemu narzędzi
- Podstawowe pojęcia AI/ML i zastosowania w analizie biznesowej (w tym narzędzia generatywne do wsparcia pracy analityka).
- Przegląd narzędzi i języków programowania wykorzystywanych w AI.
Przygotowanie i czyszczenie danych
- Techniki przetwarzania i czyszczenia danych przy użyciu pandas i numpy: typy danych, braki, duplikaty, wartości odstające, walidacja jakości, ograniczanie data leakage.
- Podstawy analizy eksploracyjnej i wizualizacji danych: rozkłady, zależności, segmentacja, komunikacja niepewności.
Dzień 2: Praktyczne zastosowanie AI w analizie biznesowej
Budowanie modeli predykcyjnych
- Modele regresji i klasyfikacji: problem, cechy, podział danych, walidacja i metryki
- Praktyczne warsztaty z budowania i oceny modeli przy użyciu scikit-learn: baseline, pipeline, interpretacja wyników, analiza błędów
Case study: Rozwiązanie realnego problemu biznesowego z wykorzystaniem AI
- Analiza przypadku i identyfikacja problemów możliwych do rozwiązania za pomocą AI: cele biznesowe, KPI, ryzyka i ograniczenia danych
- Praca grupowa nad rozwiązaniem wybranego problemu biznesowego: przygotowanie danych, model, wyniki, rekomendacje i prezentacja rezultatów
