Szkolenie ChatGPT w data science i analityce
Poziom
ZaawansowanyCzas
24h / 3 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie ChatGPT w data science i analityce
Szkolenie „ChatGPT w data science i analityce – zaawansowane zastosowania” to 2–3-dniowy intensywny kurs, w którym teoria (20 %) spotyka się z praktyką (80 %). Celem jest pokazanie, jak efektywnie wykorzystać dostępne modele językowe w procesach analitycznych i przetwarzaniu danych. Uczestnicy poznają zaawansowane techniki prompt engineeringu, integrację AI z narzędziami do eksploracji i wizualizacji danych, automatyzację analiz oraz generowanie raportów. Skupiamy się na modelach aktualnie dostępnych — takich jak GPT-4o, ChatGPT-5, a także najpopularniejsze modele open-source (LLaMA 3, Mistral 7B i inne), by świadomie korzystać z ich możliwości (zarówno długość kontekstu, jak i obsługę plików).
Dla kogo jest to szkolenie?
Data scientistów i analityków, którzy chcą wykorzystać AI do automatyzacji i optymalizacji analiz-
Specjalistów BI i raportowania poszukujących nowych metod generowania wniosków
-
Programistów i wdrożeniowców integrujących ChatGPT z narzędziami analitycznymi
-
Menedżerów oraz ekspertów, którzy chcą zrozumieć potencjał AI w procesach danych
-
Osób znających metody analizy danych i statystyki, chcących rozszerzyć kompetencje o AI
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Efektywnie wykorzystywać aktualnie dostępne modele językowe (GPT-4o, ChatGPT-5, LLaMA 3, Mistral 7B itp.) do analiz
- Tworzyć cele i prompt’y do analiz oraz generowania raportów
- Automatyzacji procesów analitycznych — od pobrania danych do wizualizacji i raportu
- Świadomie dobierać właściwy model do konkretnego zadania
- Jasno rozdzielać rolę między ChatGPT i kod (Python) — maksymalizując wydajność
- Wykorzystywać narzędzia takich jak Streamlit, LangChain, Flowise do stworzenia interaktywnych analiz i automatyzacji
- Integracji AI z narzędziami analitycznymi i aplikacjami biznesowymi
- Rozpoznawać i minimalizować zagrożenia, zapewniasz bezpieczeństwo i monitorujesz jakość AI
Program szkolenia
Dzień 1: Wprowadzenie do ChatGPT w kontekście analityki danych
Moduł 1: Aktualny krajobraz modeli językowych w data science
- Architektura i możliwości modeli językowych w analizie danych
- Omówienie dostępnych modeli: GPT-4o, ChatGPT-5 oraz open-source (LLaMA 3, Mistral 7B) — różnice w funkcjonalnościach, długości kontekstu i obsłudze plików.
- Metody łączenia tradycyjnych technik analitycznych (statystyka, ML) z AI
- Przykłady zastosowań AI w analizie biznesowej i raportowaniu
- Przyszłość AI w analizie danych — głębsze integracje i korzystanie z różnych źródeł danych.
Moduł 2: Prompt engineering, podział ról i obróbka danych
- Tworzenie efektywnych promptów do eksploracji i syntezy danych
- Obsługa różnych formatów plików: CSV, JSON, Excel — przygotowanie i ekstrakcja danych
- Zaawansowane techniki czyszczenia, transformacji i wzbogacania danych z pomocą modeli językowych
- Eksploracyjna analiza danych (EDA) wspomagana przez generatywne narzędzia
- Jasne rozgraniczenie: kiedy ChatGPT generuje kod (np. w Pythonie, Pandas/NumPy), a kiedy sam analizuje dane przez API.
- Integracja ChatGPT z Pythonem i automatyzacja przetwarzania danych
- Warsztaty z praktycznymi scenariuszami dla CSV, JSON, Excel.
Dzień 2: Automatyzacja analiz i wsparcie AI w praktyce
Moduł 3: Wsparcie AI w eksploracji, transformacji i wizualizacji danych
- Automatyczne filtrowanie, segmentacja i agregacja danych
- Generowanie interpretacji statystycznych i wykresów — dobór miar i typów wizualizacji
- Budowanie i walidacja modeli predykcyjnych z pomocą modeli językowych
- Automatyczna analiza i prognoza szeregów czasowych
- Warsztaty: zamiana „surowych” danych w czytelne insighty i analizy, z udziałem Python + ChatGPT.
Moduł 4: Generowanie raportów i automatyzacja workflowów
- Tworzenie dynamicznych opisów, podsumowań i rekomendacji na podstawie danych
- Budowa pipeline’ów automatyzujących procesy analityczne i raportowanie
- Storytelling z danymi: interaktywne dashboardy i wizualizacje
- Omówienie narzędzi i frameworków: Streamlit, LangChain, Flowise — praktyczne przykłady tworzenia interaktywnych aplikacji i automatyzacji przepływów analitycznych.
- Warsztaty: budowa prostych automatów obsługujących import, analizę i raportowanie danych.
Dzień 3: Integracje, bezpieczeństwo i najlepsze praktyki
Moduł 5: Wdrażanie AI w produkcji i monitorowanie
- Strategie implementacji i integracji AI w środowisku biznesowym
- Kontrola jakości, monitorowanie i optymalizacja działania modeli w czasie rzeczywistym
- Zarządzanie projektem analitycznym z AI jako wsparciem decyzji
Moduł 6: Bezpieczeństwo, etyka i odpowiedzialne wykorzystanie AI
- Ryzyka i pułapki: błędne lub stronnicze odpowiedzi, kwestie danych, bias
- Dobre praktyki w zabezpieczeniu danych i zgodności z RODO/GDPR
- Monitorowanie jakości wyników AI i mechanizmy kontroli błędów
- Case studies wdrożeń AI w analizie danych i refleksja nad doświadczeniami
