Szkolenie Inteligentna Analiza Danych: Nowoczesne Narzędzia AI w Praktyce
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
16h / 2 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Inteligentna Analiza Danych: Nowoczesne Narzędzia AI w Praktyce
Szkolenie „Inteligentna Analiza Danych: Nowoczesne Narzędzia AI w Praktyce” to intensywny, dwudniowy kurs, który umożliwia uczestnikom zdobycie praktycznych umiejętności w zakresie analizy danych przy użyciu zaawansowanych narzędzi AI. Kurs łączy teorię z praktyką, kładąc nacisk na rzeczywiste zastosowania sztucznej inteligencji w analizie danych, co pozwala na optymalizację procesów decyzyjnych i zwiększenie efektywności biznesowej.
Dla kogo jest szkolenie Inteligentna Analiza Danych: Nowoczesne Narzędzia AI w Praktyce?
Analityków danych i specjalistów ds. business intelligence pracujących z danymi na co dzień (podstawy statystyki i analizy danych)-
Specjalistów IT i programistów wspierających analitykę lub rozwój rozwiązań data/AI (podstawy pracy z danymi)
-
Menedżerów, liderów obszarów analitycznych i właścicieli produktów danych/BI, którzy chcą lepiej rozumieć możliwości i ograniczenia AI w analizie danych
Czego nauczysz się na szkoleniu Inteligentna Analiza Danych: Nowoczesne Narzędzia AI w Praktyce?
- Przygotowania danych do analizy z wykorzystaniem narzędzi AI: czyszczenia, transformacji, kontroli jakości i EDA
- Doboru modeli do problemu analitycznego oraz ich oceny: walidacji, metryk jakości, interpretowalności i identyfikacji ryzyk
- Automatyzacji wybranych etapów pracy analityka z użyciem AI (w tym narzędzi generatywnych) z uwzględnieniem bezpieczeństwa danych
- Tworzenia raportów i dashboardów prezentujących wyniki analiz AI wraz z kontekstem, ograniczeniami i rekomendacjami
Program szkolenia Inteligentna Analiza Danych: Nowoczesne Narzędzia AI w Praktyce
Dzień 1: Wprowadzenie do AI i podstawowe techniki analizy danych
Podstawy sztucznej inteligencji
- Kluczowe pojęcia i techniki AI/ML oraz GenAI w analizie danych
- Przegląd narzędzi i bibliotek do analizy danych wspieranych przez AI
Przygotowanie danych do analizy z AI
- Czyszczenie, transformacje i kontrola jakości danych (braki, odstające, duplikaty)
- Eksploracyjna analiza danych (EDA) i weryfikacja założeń
Warsztat: Przygotowanie i eksploracja danych
- Warsztat: czyszczenie i transformacje danych w notebooku (reproducibility, wersjonowanie)
- Warsztat: EDA z użyciem narzędzi AI (profilowanie, wykrywanie anomalii)
Podstawowe modele AI w analizie danych
- Modele bazowe: regresja i klasyfikacja (pipeline, inżynieria cech)
- Walidacja, metryki jakości, interpretowalność i ryzyka (bias, data leakage)
Dzień 2: Zaawansowane techniki AI i zastosowania w analizie danych
Integracja zaawansowanych modeli AI
- Modele głębokiego uczenia i architektury transformerowe w analizie danych
- Zastosowania sieci neuronowych: prognozowanie, detekcja anomalii, analiza tekstu
Automatyzacja analiz z AI
- Automatyzacja procesów analitycznych (szablony, harmonogramy, notebooki/pipeline)
- Integracja narzędzi AI/LLM z ekosystemem danych (BI, hurtownia, API)
Warsztat: Zaawansowane modele AI
- Warsztat: implementacja i ocena modeli zaawansowanych (strojenie, walidacja, interpretowalność)
- Studia przypadków zastosowań AI w analizie danych (ograniczenia, ryzyka, dobre praktyki)
Wizualizacja wyników analizy AI
- Interaktywne raporty i dashboardy: wyniki analiz, metryki i niepewność
- Narzędzia wizualizacyjne i standardy prezentacji wyników (czytelność, kontekst, rekomendacje)
