Nowe szkolenie AI dla Product i Data Analystów – analizy, eksperymenty i trafne insighty

Poznaj nowe szkolenie AI dla Product i Data Analystów – dla kogo jest i jakie problemy rozwiązuje

Kurs AI w pracy Product & Data Analysta – analizy, eksperymenty, insighty to nowe szkolenie dla osób, które pracują z danymi, metrykami produktowymi i wynikami eksperymentów, ale chcą mądrze włączyć AI do codziennej analizy. Kurs będzie szczególnie przydatny Product Analystom i Data Analystom, którzy chcą szybciej przygotowywać analizy, lepiej formułować pytania do modeli LLM, sprawniej pracować z SQL i Pythonem oraz ograniczać ryzyko błędnych wniosków generowanych przez AI. To praktyczna odpowiedź na realny problem wielu zespołów: jak korzystać z nowych narzędzi bez utraty jakości, kontroli i odpowiedzialności za insighty, które wpływają na decyzje biznesowe.

Dlaczego AI stała się ważnym narzędziem w analizie danych, produktach i biznesie

AI stała się ważnym narzędziem w analizie danych, produktach i biznesie, bo przyspiesza pracę z informacją, pomaga porządkować złożone problemy i wspiera analityka na etapie analiz, eksperymentów oraz interpretacji wyników. Dla Product i Data Analystów nie chodzi jednak o bezkrytyczne używanie modeli, ale o świadome korzystanie z nich tam, gdzie realnie zwiększają jakość i tempo pracy.

• Modele LLM potrafią szybko przetwarzać duże ilości tekstu, wymagań i dokumentacji, co ułatwia przekładanie pytań biznesowych na konkretne zadania analityczne.
• W odróżnieniu od klasycznego podejścia do analizy danych, modele probabilistyczne generują najbardziej prawdopodobną odpowiedź, dlatego są pomocne, ale wymagają kontroli i walidacji.
• AI wspiera tworzenie zapytań SQL, pracę z Pythonem, eksplorację danych i przygotowanie podsumowań, dzięki czemu analityk może szybciej przejść od danych do insightów.
• W analizach produktowych narzędzia AI pomagają formułować hipotezy, wskazywać anomalie i porównywać możliwe interpretacje wyników, co jest szczególnie cenne przy pracy nad eksperymentami i A/B testami.
• Rosną też oczekiwania zespołów i firm, by analitycy umieli korzystać z AI w codziennym workflow, automatyzować powtarzalne zadania i pracować w bardziej uporządkowany sposób.
• Jednocześnie LLM mają ograniczenia: mogą halucynować, pomijać ważne warunki, źle interpretować kontekst danych albo nadmiernie upraszczać wnioski.
• To oznacza, że rola analityka nie maleje, lecz staje się jeszcze ważniejsza: trzeba umieć dobrze zdefiniować prompt, sprawdzić logikę odpowiedzi i wychwycić błędne interpretacje.
• W praktyce największą wartość daje połączenie szybkości AI z doświadczeniem analityka, który odpowiada za jakość wyników, bezpieczeństwo pracy z danymi i trafność rekomendacji biznesowych.

Korzyści z nauki AI na praktycznych przykładach analitycznych i produktowych

Największa wartość nauki AI pojawia się wtedy, gdy teoria od razu łączy się z realnymi zadaniami analityka. W kursie Kurs AI w pracy Product & Data Analysta – analizy, eksperymenty, insighty uczestnik pracuje na przykładach bliskich codziennej pracy, dzięki czemu szybciej rozumie, jak wykorzystać modele LLM do analiz, SQL, Pythona, eksperymentów i tworzenia trafnych insightów.

• Ćwiczenia na praktycznych caseach pomagają lepiej zrozumieć, jak działają modele LLM z perspektywy analityka i gdzie kończą się ich możliwości.
• Uczestnik uczy się pisać prompty jak specyfikacje analityczne, więc łatwiej przekłada wymagania biznesowe na użyteczne odpowiedzi AI.
• Praca na przykładach z SQL i Pythonem pokazuje, jak szybciej tworzyć, sprawdzać i poprawiać zapytania oraz kod bez utraty kontroli nad logiką analizy.
• Analiza rzeczywistych scenariuszy produktowych ułatwia wyciąganie insightów, formułowanie hipotez i wychwytywanie anomalii w danych.
• Ćwiczenia związane z A/B testami uczą, jak korzystać z AI przy projektowaniu eksperymentów i jednocześnie unikać błędnych interpretacji wyników.
• Praktyczne zadania rozwijają nawyk walidacji rezultatów AI, co zmniejsza ryzyko halucynacji, nadinterpretacji i pochopnych wniosków.
• Warsztatowa forma kursu pozwala szybciej zbudować własny workflow pracy z AI i od razu wykorzystać go w codziennych obowiązkach zespołu.
• Dzięki pracy na konkretnych przykładach biznesowych nowe umiejętności łatwiej wdrożyć po szkoleniu do analiz produktowych, raportowania i podejmowania decyzji.

Program szkolenia AI – czego uczestnik nauczy się krok po kroku

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.

Zapisy na szkolenie AI – aktualne terminy i rezerwacja miejsca

Kraków

03-04 gru

16 godzin lekcyjnych

5200 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

17-18 gru

16 godzin lekcyjnych

5200 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

28-29 gru

16 godzin lekcyjnych

5200 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

07-08 sty

16 godzin lekcyjnych

5200 zł netto + VAT

Zapisz się

Jak wykorzystać AI w analizach, eksperymentach i wyciąganiu trafnych insightów po szkoleniu

Po ukończeniu szkolenia uczestnik potrafi włączyć AI do codziennej pracy analitycznej tak, aby przyspieszać analizy, lepiej przygotowywać eksperymenty i sprawniej wyciągać trafne insighty. Kurs pokazuje nie tylko, jak generować odpowiedzi, ale przede wszystkim jak je weryfikować, osadzać w kontekście biznesowym i wykorzystywać w realnych zadaniach Product i Data Analysta.

• sprawniej zamienia wymagania biznesowe na prompty, zapytania SQL i kolejne kroki analizy
• szybciej przygotowuje eksplorację danych w Pythonie, porządkuje kod i interpretuje wyniki bez zgadywania
• wykorzystuje AI do podsumowywania analiz, wykrywania anomalii, sanity checków i formułowania hipotez
• lepiej projektuje A B testy, doprecyzowuje założenia eksperymentu i wychwytuje ryzyka metodologiczne
• iteracyjnie poprawia prompty, dzięki czemu uzyskuje bardziej użyteczne i precyzyjne odpowiedzi do złożonych analiz
• unika nadinterpretacji wyników, bo wie, jak kontrolować ograniczenia modeli LLM i walidować ich rezultaty
• buduje własny workflow z AI do automatyzacji powtarzalnych zadań i lepszej współpracy w zespole analitycznym

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

W pracy z AI najwięcej problemów nie wynika z samego narzędzia, ale z braku właściwej metody. W analizie danych łatwo zaakceptować odpowiedź modelu bez sprawdzenia założeń, źle sformułować prompt albo pominąć walidację wyników. Kurs AI w pracy Product & Data Analysta – analizy, eksperymenty, insighty porządkuje te ryzyka i pokazuje, jak korzystać z AI tak, by przyspieszać pracę bez obniżania jakości analiz.

• Zbyt ogólne prompty – zamiast precyzyjnej specyfikacji analitycznej pojawiają się niejasne pytania i przypadkowe odpowiedzi. Szkolenie uczy, jak definiować kontekst biznesowy, zakres danych i oczekiwany format wyniku.
• Bezrefleksyjne zaufanie do odpowiedzi modelu – LLM potrafi brzmieć przekonująco nawet wtedy, gdy się myli. Uczestnicy uczą się rozpoznawać ograniczenia modeli probabilistycznych oraz stosować sanity checki i walidację rezultatów.
• Nadinterpretacja insightów – AI może wygenerować pozornie sensowne wnioski, które nie mają mocnego oparcia w danych. Kurs pokazuje, jak oddzielać hipotezy od potwierdzonych obserwacji i jak kontrolować jakość interpretacji.
• Błędy w SQL generowanym przez AI – brak filtra, zła logika joinów albo pominięty warunek potrafią całkowicie zmienić wynik analizy. Na szkoleniu uczestnicy ćwiczą weryfikację zapytań, refaktoryzację i sprawdzanie poprawności logiki.
• Nieczytelny lub błędny kod w Pythonie – AI może przyspieszyć analizę, ale może też zaproponować rozwiązanie, które działa tylko pozornie. Kurs uczy, jak czytać, poprawiać i kontrolować kod analityczny tworzony z pomocą AI.
• Automatyczne interpretowanie wyników A/B testów – to częsty błąd, zwłaszcza gdy model pomija niuanse metodologiczne. Szkolenie pokazuje, jak formułować hipotezy testowe, sprawdzać poprawność interpretacji i wychwytywać błędy eksperymentalne.
• Brak uporządkowanego workflow – korzystanie z AI ad hoc daje nierówne efekty i utrudnia pracę zespołową. Uczestnicy poznają dobre praktyki budowy własnego procesu pracy z AI oraz standardy, które poprawiają powtarzalność analiz.
• Pominięcie kwestii jakości i odpowiedzialności – nawet trafna odpowiedź AI nie zwalnia analityka z odpowiedzialności za decyzje. Szkolenie wzmacnia nawyk kontroli wyników, ostrożnej pracy z danymi i świadomego korzystania z AI jako wsparcia, a nie zastępstwa analityka.

Efekty po szkoleniu – co uczestnik będzie potrafić zrobić samodzielnie

Po ukonczeniu szkolenia uczestnik nie tylko lepiej rozumie mozliwosci AI w analizie danych, ale potrafi tez samodzielnie wlaczyc je do codziennej pracy analitycznej. Kurs pomaga zbudowac praktyczny workflow, w ktorym AI wspiera przygotowanie analiz, eksperymentow i insightow, a analityk zachowuje kontrole nad jakoscia, logika i interpretacja wynikow.

• samodzielnie oceni, kiedy AI realnie pomaga w pracy Product lub Data Analysta, a kiedy lepiej oprzec sie na klasycznym podejsciu analitycznym,
• bedzie tworzyc trafniejsze prompty do zadan analitycznych, z jasnym kontekstem biznesowym, zakresem danych i oczekiwanym formatem odpowiedzi,
• sprawniej przygotuje i zweryfikuje zapytania SQL na podstawie wymagan biznesowych oraz szybciej wychwyci braki w logice zapytan,
• wykorzysta AI do wsparcia analiz w Pythonie, eksploracji danych, czytania kodu i poprawiania istniejacych rozwiazan,
• bedzie generowac bardziej uporzadkowane podsumowania analiz oraz formuowac insighty i hipotezy bez nadinterpretacji wynikow,
• samodzielnie wesprze projektowanie i interpretacje A B testow, zwracajac uwage na bledy metodologiczne i ryzyka automatycznych wnioskow,
• nauczy sie prowadzic sanity checki, walidowac odpowiedzi AI i ograniczac halucynacje przed przekazaniem wnioskow dalej do zespolu lub biznesu,
• zbuduje wlasny standard pracy z AI, ktory przyspiesza powtarzalne zadania, a jednoczesnie utrzymuje odpowiedzialnosc analityczna i bezpieczenstwo danych.