Kurs AI w pracy Product & Data Analysta – analizy, eksperymenty, insighty

1. Wprowadzenie do AI i modeli LLM w kontekście analizy danych

• jak działają modele LLM z perspektywy analityka,
• modele probabilistyczne a klasyczne podejście do analizy danych,
• możliwości i ograniczenia LLM w analizach produktowych,
• ryzyka błędnych interpretacji wyników,
• rola analityka w walidacji i kontroli rezultatów AI.

2. Prompt Engineering – fundamenty pracy analitycznej z AI

• prompt jako specyfikacja analityczna,
• elementy skutecznego promptu,
• definiowanie kontekstu biznesowego i danych,
• określanie formatu i zakresu odpowiedzi,
• najczęstsze błędy w promptach analitycznych.

3. Zaawansowany Prompt Engineering dla analiz danych

• iteracyjne budowanie i ulepszanie promptów,
• promptowanie pod złożone analizy,
• rozbijanie problemów analitycznych na etapy,
• wymuszanie transparentności rozumowania i założeń,
• kontrola halucynacji i nadinterpretac.

4. Wsparcie AI w pracy z SQL

• generowanie zapytań SQL z wymagań biznesowych,
• analiza i refaktoryzacja istniejących zapytań,
• weryfikacja logiki zapytań,
• identyfikacja brakujących filtrów i warunków,
• wsparcie w dokumentowaniu zapytań.

5. Wykorzystanie AI w analizach Python i eksploracji danych

• wsparcie AI w analizach danych w Pythonie,
• pomoc w eksploracji danych i wstępnych analizach,
• interpretacja wyników obliczeń,
• kontrola poprawności wniosków,
• czytanie i poprawa istniejącego kodu analitycznego.

6. Case’y analityczne i generowanie insightów

• automatyczne podsumowania wyników analiz,
• generowanie insightów produktowych,
• identyfikacja anomalii i niespójności,
• sanity checks i walidacja danych,
• formułowanie hipotez analitycznych.

7. AI w A/B testach i eksperymentach

• wsparcie AI w projektowaniu eksperymentów,
• formułowanie hipotez testowych,
• interpretacja wyników A/B testów,
• identyfikacja błędów metodologicznych,
• ryzyka automatycznych interpretacji.

8. Warsztaty – praca na rzeczywistych scenariuszach zespołu

• praca na przykładach z bieżącej pracy zespołu,
• optymalizacja istniejących promptów,
• testowanie alternatywnych podejść,
• porównywanie jakości wyników,
• dyskusja nad przydatnością AI w konkretnych przypadkach.

9. Integracja AI z codziennym workflow analityka

• AI jako narzędzie wspierające, nie zastępujące analityka,
• automatyzacja powtarzalnych zadań,
• budowa osobistego workflow analitycznego z AI,
• współpraca zespołowa z wykorzystaniem AI,
• standardy pracy zespołu z AI.

10. Jakość, bezpieczeństwo i odpowiedzialność

• walidacja wyników generowanych przez AI,
• odpowiedzialność analityka za decyzje,
• praca z danymi wrażliwymi,
• dobre praktyki organizacyjne,
• checklisty jakości analitycznej.

11. Podsumowanie i rekomendacje

• kiedy AI realnie zwiększa efektywność analityka,
• kiedy nie używać AI,
• obszary do dalszego rozwoju zespołu,
• rekomendowane kolejne kroki.