Nowe szkolenie Analityk danych z AI – praktyczne wykorzystanie LLM w analizie i decyzjach biznesowych

Poznaj nowe szkolenie Analityk danych z AI – dla kogo jest i jakie problemy rozwiązuje

Nowe szkolenie Kurs Analityk danych – wykorzystanie LLM i AI w analizach, generowaniu wniosków oraz podejmowaniu decyzji biznesowych zostało przygotowane dla osób, które pracują z danymi i chcą wykorzystywać AI w sposób praktyczny, bez zgadywania i bez ryzyka ślepego zaufania modelom. To kurs przydatny analitykom, specjalistom BI, osobom współpracującym z biznesem oraz wszystkim, którzy chcą szybciej przechodzić od danych do trafnych wniosków. Szkolenie pomaga uporządkować pracę z modelami LLM, lepiej oceniać ich mocne strony i ograniczenia, sprawniej tłumaczyć potrzeby biznesowe na analizy oraz podejmować decyzje na podstawie wyników, które są użyteczne, zrozumiałe i zweryfikowane.

Dlaczego AI i LLM stały się ważnym wsparciem w analizie danych i biznesie

AI i modele LLM przestały być ciekawostką, bo realnie przyspieszają pracę z danymi i pomagają lepiej łączyć analizę z decyzjami biznesowymi. Dla analityka oznacza to mniej czasu na zadania odtwórcze i więcej przestrzeni na interpretację, weryfikację oraz rekomendacje. Właśnie dlatego Kurs Analityk danych – wykorzystanie LLM i AI w analizach, generowaniu wniosków oraz podejmowaniu decyzji biznesowych odpowiada na zmianę, która już dzieje się w zespołach analitycznych.

• LLM dobrze wspierają pracę na języku – potrafią porządkować wymagania biznesowe, streszczać wyniki analiz, proponować hipotezy i tłumaczyć złożone wnioski na zrozumiały język dla biznesu.
• Pomagają szybciej przejść od pytania do analizy – mogą wspierać tworzenie i poprawianie zapytań SQL, analizę istniejącego kodu oraz przygotowanie pierwszej wersji logiki analitycznej.
• Nie są nieomylne – działają probabilistycznie, więc potrafią generować przekonujące, ale błędne odpowiedzi. W analizie danych to oznacza konieczność walidacji liczb, założeń i źródeł.
• Najlepiej sprawdzają się jako wsparcie, nie zastępstwo – AI pomaga w analizach ad hoc, dokumentacji, sanity checkach i eksploracji danych, ale odpowiedzialność za poprawność wniosków nadal leży po stronie analityka.
• Zmienia się rola specjalisty – coraz mniej chodzi o bycie wyłącznie operatorem zapytań, a coraz bardziej o umiejętne łączenie modelu, danych, logiki biznesowej i narzędzi w jeden skuteczny proces.
• Liczy się dobór narzędzia do zadania – różne modele mają różne koszty, ograniczenia i jakość odpowiedzi, dlatego ważne staje się rozumienie ekonomii tokenów, okna kontekstowego oraz zasad pracy z kontekstem.
• Warto znać architekturę pracy z AI – największą wartość daje połączenie modelu językowego z bazą danych, kodem i dodatkowymi źródłami wiedzy, a nie używanie go w oderwaniu od systemów analitycznych.
• Firmy oczekują dziś większej szybkości i powtarzalności – dobrze użyte AI może ograniczyć część błędów manualnych, usprawnić komunikację insightów i przyspieszyć przygotowanie materiału do decyzji biznesowych.

Korzyści z nauki analizy danych z AI na praktycznych przykładach

Największa wartość kursu pojawia się wtedy, gdy AI i LLM są ćwiczone na realnych zadaniach analitycznych, a nie tylko omawiane teoretycznie. Dzięki temu uczestnik szybciej rozumie, gdzie model faktycznie przyspiesza pracę, jak poprawnie formułować prompty oraz w jaki sposób bezpiecznie łączyć AI z danymi, SQL i codziennymi decyzjami biznesowymi.

• Uczy się przekładać wymagania biznesowe na konkretne działania analityczne, zapytania SQL i czytelne wnioski.
• Ćwiczy tworzenie promptów do analiz danych, co ułatwia uzyskiwanie bardziej trafnych i uporządkowanych odpowiedzi od modeli LLM.
• Pracuje na scenariuszach zbliżonych do codziennych zadań, takich jak analizy ad hoc, dokumentacja analiz czy komunikacja insightów do biznesu.
• Sprawdza w praktyce, kiedy AI pomaga w generowaniu podsumowań, hipotez i KPI, a kiedy wymaga dodatkowej walidacji ze strony analityka.
• Rozwija nawyk wykrywania anomalii, braków i nielogicznych wyników, co zmniejsza ryzyko przeoczenia błędów w danych i interpretacjach.
• Poznaje sposoby wykorzystania AI w analizie A B testów i eksperymentów, z naciskiem na ostrożne wnioskowanie i lepszą komunikację wyników.
• Porównuje różne warianty promptów i odpowiedzi modeli, dzięki czemu szybciej ocenia ich jakość oraz przydatność w konkretnych use caseach.
• Lepiej wdraża nowe umiejętności do pracy zespołowej, bo poznaje dobre praktyki walidacji, bezpieczeństwa danych i odpowiedzialnego użycia AI jako copilot analityka.

Program szkolenia – czego uczestnik nauczy się krok po kroku

1.Wprowadzenie do AI i modeli LLM w kontekście analitycznym

• czym są modele LLM i jak działają, AI deterministyczna vs probabilistyczna; mocne strony i ograniczenia LLM w analizach danych,
• gdzie AI realnie pomaga analitykowi, a gdzie szkodzi,
• ewolucja roli analityka: od „operatora zapytań” do „orkiestratora systemów”,
• ekonomia tokenów i zarządzanie oknem kontekstowym Modele RLM – dobór modelu do zadania,
• architektura systemów AI: jak połączyć model językowy z bazą danych i kodem.

2.Prompt Engineering dla analiz danych – fundamenty

• jak „myśli” model LLM i co to oznacza dla promptów, struktura promptu analitycznego,
• inżynieria kontekstu, przygotowanie danych (Markdown, JSON, XML, CSV),
• prompt systemowy – definiowanie ról ograniczeń i formatów wyjścia,
• generowanie i refaktoryzacja zapytań SQL,
• tłumaczenie wymagań biznesowych na zapytania analityczne,
• analiza istniejących zapytań (czytelność, optymalizacja, edge cases),
• „pamięć” systemów AI – RAG, Agentic RAG, bazy wektorowe i bazy grafowe.

3.Case’y analityczne – praca z danymi i insightami

• automatyczne podsumowania wyników analiz, generowanie insightów produktowych i hipotez, sanity checks: wykrywanie anomalii, braków, nielogicznych wyników,
• tworzenie i walidacja KPI,
• interpretacja wyników A/B testów z pomocą AI, identyfikacja,
• potencjalnych błędów w danych i analizach.

4.A/B testy i eksperymenty z wykorzystaniem AI

• wsparcie AI w projektowaniu eksperymentów,
• formułowanie hipotez testowych, interpretacja wyników statystycznych,
• wspomaganie wnioskowania i komunikacji wyników,
• ryzyka automatycznych interpretacji A/B testów,
• „syntetycznych użytkownicy” (Persony AI).

5.Warsztaty: realne scenariusze zespołu

• praca na rzeczywistych przykładach z zespołu,
• optymalizacja istniejących promptów analitycznych,
• testowanie różnych wariantów promptów,
• porównywanie wyników i jakości odpowiedzi,
• ocena przydatności AI w konkretnych use case’ach.

6.Integracja AI z codzienną pracą analityka

• AI jako „copilot” analityka, nie zastępstwo,
• wykorzystanie AI w:
  
  • analizach ad-hoc,
  • eksploracji danych,
  • dokumentacji analiz,
  • komunikacji insightów do biznesu.
• automatyzacja powtarzalnych zadań analitycznych,
• best practices pracy zespołowej z AI.

7.Jakość, etyka i bezpieczeństwo pracy z AI

• walidacja wyników generowanych przez AI, odpowiedzialność analityka za wyniki, jak nie „przepuścić” błędnego insightu,
• metody detekcji halucynacji w liczbach i faktach,
• audytowalność i „Explainable AI”, „LLM-as-a-Judge”,
• uruchamianie modeli open-source (Llama 3, Mistral, Gemma) za pomocą (Ollama, LM Studio),
• analiza danych wrażliwych bez wysyłania ich do chmury (Local-First Analytics),
• techniki anonimizacji i maskowania danych przed wysłaniem do zewnętrznych API. Podejście hybrydowe,
• dobre praktyki organizacyjne.

8.Podsumowanie i rekomendacje dla zespołu

• kiedy używać AI, a kiedy klasycznych metod,
• checklisty do pracy analitycznej z AI,
• rekomendowany workflow analityka wspieranego przez AI,
• obszary do dalszego rozwoju zespołu.

Zapisy na szkolenie Analityk danych z AI – aktualne terminy i rezerwacja miejsca

Kraków

03-04 wrz

16 godzin lekcyjnych

5200 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

17-18 wrz

16 godzin lekcyjnych

5200 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

28-29 wrz

16 godzin lekcyjnych

5200 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

01-02 paź

16 godzin lekcyjnych

5200 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

15-16 paź

16 godzin lekcyjnych

5200 zł netto + VAT

Zapisz się

Praktyczne zastosowanie AI i LLM w analizach, raportowaniu i podejmowaniu decyzji

W praktyce Kurs Analityk danych – wykorzystanie LLM i AI w analizach, generowaniu wniosków oraz podejmowaniu decyzji biznesowych pomaga przełożyć możliwości AI na codzienną pracę z danymi. Uczestnik uczy się wykorzystywać modele językowe nie jako ciekawostkę, ale jako realne wsparcie w analizach, raportowaniu, interpretacji wyników i komunikacji z biznesem.

• sprawniejsze przygotowywanie analiz ad hoc, w tym porządkowanie pytań biznesowych i przekładanie ich na konkretne zadania analityczne
• szybsze tworzenie, poprawianie i ocena zapytań SQL z użyciem dobrze zaprojektowanych promptów i właściwego kontekstu
• automatyczne podsumowywanie wyników analiz oraz formułowanie wniosków i hipotez do dalszej weryfikacji
• lepsze wykrywanie anomalii, braków danych i nielogicznych rezultatów dzięki sanity checkom wspieranym przez AI
• bardziej uporządkowane raportowanie KPI oraz czytelniejsze wyjaśnianie wyników osobom decyzyjnym
• wsparcie przy interpretacji A B testów, planowaniu eksperymentów i ocenie ryzyka zbyt automatycznych wniosków
• automatyzację powtarzalnych zadań, takich jak dokumentacja analiz, opisy metod czy komunikacja insightów do interesariuszy
• bezpieczniejsze używanie AI w pracy z danymi poprzez walidację odpowiedzi modelu, kontrolę jakości i świadomy dobór architektury narzędzi

Najczęstsze błędy w pracy z danymi i AI oraz jak szkolenie pomaga ich unikać

W pracy z danymi i AI najwięcej problemów nie wynika z samej technologii, ale z pośpiechu, złych założeń i braku walidacji. Kurs Analityk danych – wykorzystanie LLM i AI w analizach, generowaniu wniosków oraz podejmowaniu decyzji biznesowych pomaga uporządkować sposób pracy tak, aby korzystać z modeli świadomie, bez przeceniania ich możliwości i bez ryzyka wyciągania błędnych wniosków.

• Bezrefleksyjne zaufanie do odpowiedzi AI – uczestnik uczy się sprawdzać liczby, fakty i logikę odpowiedzi, zamiast traktować wynik modelu jako gotową prawdę.
• Zbyt ogólne prompty – szkolenie pokazuje, jak budować precyzyjne polecenia, definiować rolę modelu, ograniczenia i oczekiwany format wyjścia.
• Błędne tłumaczenie potrzeb biznesu na analizę – kurs pomaga lepiej przekładać pytania biznesowe na zapytania SQL, KPI, hipotezy i konkretne zadania analityczne.
• Pomijanie sanity checks – uczestnicy poznają sposoby wykrywania anomalii, braków danych i nielogicznych wyników, zanim trafią do raportu lub prezentacji.
• Nadmierne używanie AI do zadań, do których się nie nadaje – szkolenie wyjaśnia, gdzie LLM realnie przyspiesza pracę analityka, a gdzie lepiej pozostać przy klasycznych metodach.
• Słaba jakość danych wejściowych – kurs pokazuje, jak przygotować kontekst i dane w czytelnej strukturze, aby model pracował na lepszym materiale i dawał trafniejsze odpowiedzi.
• Ryzyko halucynacji i nadinterpretacji – uczestnik poznaje praktyczne metody wykrywania błędnych wniosków generowanych przez AI, także w analizach liczbowych i interpretacji testów A/B.
• Brak dbałości o bezpieczeństwo danych – szkolenie omawia anonimizację, maskowanie danych oraz podejście local first i hybrydowe, gdy analiza dotyczy danych wrażliwych.
• Chaotyczna praca zespołowa z AI – kurs porządkuje dobre praktyki, dzięki którym analityk działa jak świadomy operator procesu, a nie tylko użytkownik pojedynczego narzędzia.

Efekty po szkoleniu – co uczestnik będzie potrafić zrobić samodzielnie

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie umiał samodzielnie wykorzystywać AI i modele LLM jako realne wsparcie w pracy analitycznej. Kurs pomaga przejść od prostego korzystania z narzędzi do świadomego projektowania analiz, walidacji wyników i przekładania danych na trafniejsze decyzje biznesowe.

• dobierać model i sposób pracy z AI do konkretnego zadania analitycznego, z uwzględnieniem ograniczeń, jakości odpowiedzi i kosztu pracy na tokenach,
• tworzyć skuteczne prompty do analiz danych, generowania wniosków, dokumentacji i komunikacji wyników do biznesu,
• samodzielnie tłumaczyć wymagania biznesowe na zapytania analityczne i wykorzystywać AI do generowania oraz poprawiania SQL,
• przygotowywać kontekst i dane w formatach wygodnych dla modeli językowych, tak aby uzyskiwać bardziej precyzyjne i użyteczne odpowiedzi,
• wykrywać anomalie, braki i nielogiczne wyniki oraz szybciej wychwytywać błędy w danych i analizach,
• tworzyć podsumowania analiz, insighty produktowe, hipotezy i KPI z zachowaniem kontroli nad jakością wniosków,
• wspierać projektowanie i interpretację A B testów, a jednocześnie rozpoznawać ryzyka zbyt automatycznych interpretacji,
• integrować AI z codzienną pracą analityka w analizach ad hoc, eksploracji danych, raportowaniu i komunikacji z interesariuszami,
• stosować dobre praktyki walidacji, audytowalności i bezpieczeństwa, także przy pracy z danymi wrażliwymi i modelami uruchamianymi lokalnie,
• budować własny, powtarzalny workflow analityczny z AI, w którym model pełni rolę copilot a nie zastępuje odpowiedzialności analityka.