Kurs Analityk danych – wykorzystanie LLM i AI w analizach, generowaniu wniosków oraz podejmowaniu decyzji biznesowych

1. Wprowadzenie do AI i modeli LLM w kontekście analitycznym

Modele LLM zostały tu osadzone w realiach pracy analityka danych, z uwzględnieniem ich mocnych stron, ograniczeń i różnic między AI deterministyczną a probabilistyczną. Sekcja obejmuje też dobór modelu do zadania, ekonomię tokenów, zarządzanie kontekstem oraz architekturę połączeń z bazą danych i kodem.

• 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

Skuteczny prompt analityczny wynika ze zrozumienia sposobu działania LLM oraz właściwego przygotowania kontekstu i danych wejściowych. Zakres obejmuje strukturę promptu, formaty danych, role i ograniczenia w promptach systemowych, generowanie i ocenę SQL oraz wykorzystanie RAG, baz wektorowych i grafowych.

• 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

Praca z wynikami analiz nie kończy się na odczytaniu metryk, lecz obejmuje także ocenę ich spójności i wartości biznesowej. Uczestnicy wykorzystują AI do tworzenia podsumowań, generowania insightów i hipotez, sanity checków, walidacji KPI oraz identyfikowania błędów w danych, analizach i wynikach A/B testów.

• 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

Projektowanie eksperymentów z pomocą AI wymaga połączenia wygody automatyzacji z poprawnym rozumieniem statystyki. Sekcja obejmuje budowanie hipotez testowych, interpretację wyników A/B testów, wsparcie we wnioskowaniu i komunikacji rezultatów, a także ryzyka automatycznych interpretacji oraz użycie Person 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

Na bazie rzeczywistych przykładów zespół sprawdza, jak modyfikacja promptów wpływa na trafność i użyteczność odpowiedzi. Warsztat obejmuje optymalizację istniejących promptów, testowanie ich wariantów, porównywanie jakości wyników oraz ocenę, w których use case’ach AI rzeczywiście wspiera pracę analityczną.

• 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

W codziennej pracy analitycznej AI pełni rolę wsparcia, które przyspiesza działania bez przejmowania odpowiedzialności za wnioski. Omawiane są zastosowania w analizach ad-hoc, eksploracji danych, dokumentowaniu analiz i komunikacji insightów, a także automatyzacja zadań powtarzalnych i współpraca zespołowa z AI.

• 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

Wiarygodność analiz z użyciem AI wymaga kontroli jakości, audytowalności i świadomej odpowiedzialności za wynik. Sekcja obejmuje wykrywanie halucynacji, Explainable AI i LLM-as-a-Judge, a także bezpieczną pracę na danych wrażliwych z użyciem modeli lokalnych, anonimizacji, maskowania i zasad organizacyjnych.

• 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

Na zakończenie program porządkuje zasady wyboru między AI a klasycznymi metodami analitycznymi w zależności od typu zadania. Uczestnicy otrzymują checklisty do pracy z AI, rekomendowany workflow analityka oraz wskazanie obszarów, w których zespół powinien dalej rozwijać kompetencje i standardy.

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