Lepsza współpraca z LLM - Nauczysz się formułować prompty jak precyzyjne briefy analityczne, dzięki czemu szybciej uzyskasz trafne odpowiedzi do analiz produktowych, eksploracji danych i pracy z insightami.
SQL tworzone i sprawdzane z AI - Wykorzystasz AI do generowania zapytań SQL z wymagań biznesowych, wychwytywania brakujących filtrów i refaktoryzacji kodu, co skróci czas od pytania do poprawnego wyniku.
Sprawniejsza analiza w Pythonie - Przyspieszysz pracę z Pythonem przy eksploracji danych, interpretacji obliczeń i poprawianiu istniejącego kodu analitycznego, zachowując kontrolę nad jakością i logiką wniosków.
Mocniejsze sanity checki danych - Dowiesz się, jak używać AI do wykrywania anomalii, niespójności i podejrzanych wyników, aby szybciej wychwytywać problemy w danych przed ich prezentacją interesariuszom.
Lepsze insighty produktowe - Nauczysz się generować podsumowania wyników, hipotezy i wstępne interpretacje z naciskiem na kontekst biznesowy, dzięki czemu łatwiej przełożysz liczby na decyzje produktowe.
Pewniejsze A/B testy - Zobaczysz, jak AI może wspierać projektowanie eksperymentów i interpretację wyników A/B testów, a jednocześnie nauczysz się rozpoznawać błędy metodologiczne i ryzyka nadinterpretacji.
Mniej błędnych wniosków - Poznasz ograniczenia modeli LLM, typowe halucynacje i sposoby ich kontrolowania, żeby nie opierać analiz na pozornie wiarygodnych, lecz błędnych interpretacjach lub założeniach.
Workflow analityka z AI - Ułożysz praktyczny sposób pracy z AI w codziennych zadaniach analitycznych, od przygotowania promptów po walidację rezultatów, tak aby zwiększyć efektywność bez utraty odpowiedzialności.
Podstawy analizy danych - Powinieneś swobodnie pracować z danymi tabelarycznymi, rozumieć metryki, segmenty i podstawowe zależności w danych, aby móc oceniać sens odpowiedzi generowanych przez AI.
Znajomość SQL - Powinieneś znać podstawy SQL, w tym SELECT, JOIN, WHERE i GROUP BY, ponieważ szkolenie pokazuje, jak AI wspiera tworzenie, sprawdzanie i poprawianie zapytań analitycznych.
Podstawy Pythona - Powinieneś rozumieć podstawy Pythona używanego w analizie danych, aby korzystać z modułów o eksploracji danych, czytaniu kodu oraz ocenie propozycji zmian generowanych przez AI.
Doświadczenie analityczne - Powinieneś mieć praktyczny kontakt z analizą produktową lub data analytics, bo szkolenie koncentruje się na realnych scenariuszach, insightach, eksperymentach i walidacji wyników.
