Szkolenie ChatGPT w data science i analityce – zaawansowane zastosowania
Poziom
ZaawansowanyCzas
24h / 3 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie ChatGPT w data science i analityce – zaawansowane zastosowania
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?
- Efektywnego wykorzystania modeli językowych (komercyjnych i open-source) do zadań analitycznych oraz pracy na danych i plikach
- Projektowania celów analitycznych i promptów do eksploracji danych, syntezy wniosków oraz generowania raportów
- Automatyzacji procesów analitycznych — od pobrania danych, przez transformacje, po wizualizacje i raport
- Doboru właściwego modelu i konfiguracji do konkretnego zadania (jakość, koszt, szybkość, długość kontekstu)
- Jasnego rozdzielania odpowiedzialności między ChatGPT/LLM i kod (Python) — stabilność, powtarzalność i kontrola wyników
- Wykorzystania narzędzi takich jak Streamlit, LangChain, Flowise do tworzenia interaktywnych analiz i automatyzacji
- Integracji AI z narzędziami analitycznymi i aplikacjami biznesowymi (formaty danych, API, pipeline)
- Rozpoznawania i minimalizowania zagrożeń oraz praktyk bezpieczeństwa i kontroli jakości wyników 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
- Przegląd klas modeli: komercyjne modele z rodziny GPT oraz modele open-source — różnice w jakości, długości kontekstu, multimodalności i pracy na plikach
- Metody łączenia tradycyjnych technik analitycznych (statystyka, ML) z AI
- Przykłady zastosowań AI w analizie biznesowej i raportowaniu
- Kierunki rozwoju AI w analizie danych — integracje i praca na wielu źródłach danych
Moduł 2: Prompt engineering, podział ról i obróbka danych
- Projekt promptów do eksploracji i syntezy danych
- Obsługa formatów plików: CSV, JSON, Excel — przygotowanie, walidacja i ekstrakcja danych
- Techniki czyszczenia, transformacji i wzbogacania danych z użyciem modeli językowych
- Eksploracyjna analiza danych (EDA) z użyciem narzędzi generatywnych
- Podział ról: ChatGPT/LLM i kod (Python, Pandas/NumPy) — kryteria doboru podejścia
- Integracja LLM z Pythonem i automatyzacja przetwarzania danych
- Warsztaty: scenariusze praktyczne 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
- Interpretacja statystyczna i wizualizacja danych — dobór miar i typów wizualizacji
- Budowa i walidacja modeli predykcyjnych z użyciem modeli językowych
- Analiza i prognozowanie szeregów czasowych z użyciem AI
- Warsztaty: transformacja danych w czytelne insighty i analizy, z udziałem Python + ChatGPT
Moduł 4: Generowanie raportów i automatyzacja workflowów
- Dynamiczne opisy, podsumowania i rekomendacje na podstawie danych
- Pipeline analityczny i automatyzacja procesów analitycznych oraz raportowania
- Storytelling z danymi: interaktywne dashboardy i wizualizacje
- Przegląd 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
- Praktyki zabezpieczenia danych i zgodności z RODO/GDPR
- Monitorowanie jakości wyników AI i mechanizmy kontroli błędów
- Case studies wdrożeń AI w analizie danych i wnioski z doświadczeń
