Nowe szkolenie AI i ML w PostgreSQL – praktyczne zastosowanie w analizie danych

Poznaj nowe szkolenie AI i ML w PostgreSQL – dla kogo jest i jakie problemy rozwiązuje

Kurs Wykorzystanie AI i ML w PostgreSQL pokazuje, jak połączyć możliwości nowoczesnej analizy danych z pracą bezpośrednio w bazie. To szkolenie będzie szczególnie przydatne dla analityków, developerów, administratorów baz danych oraz osób, które chcą praktycznie wykorzystać AI w procesach raportowania, klasyfikacji treści, wyszukiwania semantycznego i automatyzacji pracy na danych. Kurs pomaga rozwiązać częsty problem rozproszenia narzędzi i wiedzy, gdy dane są w PostgreSQL, a modele AI działają poza głównym środowiskiem pracy. Dzięki temu łatwiej budować spójne rozwiązania, szybciej testować pomysły i lepiej wykorzystywać dane w codziennych zadaniach biznesowych.

Dlaczego AI i ML w bazach danych stały się ważne w pracy zawodowej i biznesie

AI i ML coraz częściej trafiają bezpośrednio do środowiska bazodanowego, bo firmy chcą analizować dane szybciej, automatyzować powtarzalne zadania i ograniczać przenoszenie informacji między wieloma narzędziami. Właśnie dlatego Kurs Wykorzystanie AI i ML w PostgreSQL odpowiada na realną potrzebę rynku: łączenia pracy na danych z praktycznym użyciem modeli i nowoczesnych mechanizmów wyszukiwania.

• PostgreSQL przestaje być tylko miejscem przechowywania danych, a staje się aktywnym elementem analizy, klasyfikacji i wspierania decyzji.
• Coraz więcej procesów biznesowych wymaga pracy na tekstach, zgłoszeniach i dokumentach, gdzie przydają się embeddingi, wyszukiwanie wektorowe i metryki podobieństwa.
• Integracja bazy z Pythonem i modelami ML pozwala skrócić drogę od danych do wyniku, bez budowania zbędnie rozproszonego procesu.
• Automatyzacja z użyciem AI pomaga szybciej obsługiwać powtarzalne zadania, takie jak klasyfikacja treści czy analiza podobnych przypadków.
• Przygotowanie danych w SQL zwiększa powtarzalność pracy i zmniejsza liczbę błędów przy ręcznym przetwarzaniu danych do modeli.
• Połączenie PostgreSQL z usługami AI-as-a-Service ułatwia wdrażanie nowoczesnych funkcji bez konieczności tworzenia całego zaplecza modelowego od zera.
• Na rynku rośnie znaczenie kompetencji, które łączą znajomość baz danych z praktycznym użyciem AI i ML w codziennej pracy analitycznej.
• W zastosowaniach biznesowych liczy się nie tylko teoria, ale możliwość zbudowania konkretnych rozwiązań, na przykład do obsługi zgłoszeń lub analizy objawów na podstawie podobieństwa danych.

Korzyści z nauki na praktycznych przykładach z PostgreSQL

Największą wartością nauki w praktyce jest to, że uczestnik nie poznaje AI i ML w PostgreSQL wyłącznie od strony pojęć, ale od razu widzi, jak wykorzystać te rozwiązania w realnej pracy z danymi. Dzięki temu łatwiej przełożyć wiedzę ze szkolenia na codzienne zadania analityczne, integracyjne i automatyzacyjne.

• Praca na przykładach z PostgreSQL pokazuje, jak używać mechanizmów AI i ML bez odrywania się od środowiska bazy danych.
• Ćwiczenia z pgvector pomagają zrozumieć, jak przechowywać embeddingi, porównywać je metrykami i budować praktyczne wyszukiwanie podobieństw.
• Połączenie PostgreSQL z Pythonem ułatwia szybkie wykorzystanie modeli ML w funkcjach bazy i lepsze zrozumienie całego przepływu danych.
• Zadania związane z transformacją danych w SQL uczą, jak poprawnie przygotować dane do dalszego użycia w modelach AI.
• Przykłady integracji z usługami AI as a Service pokazują, jak podłączyć PostgreSQL do zewnętrznych modeli i wykorzystać to np. w klasyfikacji tekstu.
• Case study pomagają zobaczyć, jak podobne rozwiązania działają w praktyce przy obsłudze zgłoszeń oraz analizie danych opisowych.
• Taki sposób nauki skraca czas wdrożenia, bo uczestnik po kursie lepiej wie nie tylko co zrobić, ale też w jakiej kolejności i z użyciem jakich narzędzi.

Program szkolenia – czego uczestnik nauczy się krok po kroku

1.PostgreSQL + AI – wstęp

• możliwości PostgreSQL w kontekście AI/ML.

2.Pgvector – ML w praktyce

• instalacja i zastosowanie rozszerzenia pgvector,
• przechowywanie wektorów embeddingów,
• wykorzystanie metryk.

3.PostgreSQL + Python

• instalacja i konfiguracja Pythona,
• użycie modeli ML z poziomu funkcji w PostgreSQL,
• case study z użycie pythona w Postgres.

4.Przygotowanie danych do AI

• transformacje danych w SQL,
• zapis danych do plików do trenowania modeli.

5.PostgreSQL + AI-as-a-Service

• REST API z OpenAI / Azure AI / Hugging Face,
• integracja PostgreSQL z zewnętrznymi modelami (np. do klasyfikacji tekstu).

6.PostgreSQL jako wektorowa baza danych

• case study : obsługa zgłoszeń,
• case study: stworzenie agenta AI do analizowania objawów chorobowych.

Zapisy na szkolenie AI i ML w PostgreSQL – aktualne terminy i rezerwacja miejsca

Kraków

05-06 lis

16 godzin lekcyjnych

6400 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

19-20 lis

16 godzin lekcyjnych

6400 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

23-24 lis

16 godzin lekcyjnych

6400 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

03-04 gru

16 godzin lekcyjnych

6400 zł netto + VAT

Zapisz się

Praktyczne zastosowanie wiedzy po szkoleniu w analizie danych i automatyzacji procesów

Po ukończeniu Kurs Wykorzystanie AI i ML w PostgreSQL uczestnik może szybko przełożyć wiedzę na codzienną pracę z danymi. To szkolenie pomaga nie tylko lepiej analizować informacje w bazie, ale też automatyzować zadania, które wcześniej wymagały ręcznej obróbki, dodatkowych narzędzi lub wielu etapów pracy.

• przygotowywanie danych do modeli AI i ML bezpośrednio w SQL, dzięki czemu łatwiej uporządkować dane wejściowe do analiz i trenowania modeli,
• przechowywanie embeddingów w PostgreSQL z użyciem pgvector oraz wyszukiwanie podobnych rekordów na podstawie metryk wektorowych,
• budowanie rozwiązań do klasyfikacji tekstu z integracją z usługami AI-as-a-Service, na przykład do porządkowania zgłoszeń lub analizy treści,
• uruchamianie logiki ML z poziomu PostgreSQL i Pythona, co usprawnia tworzenie bardziej zaawansowanych funkcji analitycznych w jednym środowisku,
• automatyzowanie przepływu danych między bazą a zewnętrznymi modelami przez REST API, bez konieczności ręcznego przenoszenia danych,
• tworzenie rozwiązań opartych na wyszukiwaniu semantycznym, które pomagają szybciej odnajdywać trafne informacje w dużych zbiorach danych,
• wdrażanie praktycznych scenariuszy biznesowych, takich jak obsługa zgłoszeń lub agent AI analizujący opisy objawów, z wykorzystaniem PostgreSQL jako bazy wektorowej.

Najczęstsze błędy we wdrażaniu AI i ML w PostgreSQL i jak szkolenie pomaga ich unikać

We wdrażaniu AI i ML w bazie danych najwięcej problemów nie wynika z samej technologii, ale z pomijania podstaw architektury, jakości danych i integracji narzędzi. Kurs Wykorzystanie AI i ML w PostgreSQL porządkuje te obszary i pokazuje, jak pracować praktycznie, tak aby rozwiązania były użyteczne, a nie tylko efektowne w demonstracji.

• Błąd: wdrażanie AI bez przygotowania danych. Szkolenie pokazuje, jak wykonywać transformacje w SQL i jak przygotować dane do dalszego użycia w modelach.
• Błąd: traktowanie PostgreSQL wyłącznie jako zwykłej bazy relacyjnej. Uczestnik uczy się, jak wykorzystać PostgreSQL także w pracy z embeddingami i wyszukiwaniem wektorowym.
• Błąd: nieprawidłowe użycie rozszerzenia pgvector. Kurs wyjaśnia instalację, sposób przechowywania wektorów oraz dobór metryk do konkretnych zastosowań.
• Błąd: zbyt szybkie przechodzenie do modelu bez sensownej integracji z Pythonem. Na szkoleniu omawiana jest konfiguracja środowiska i uruchamianie logiki ML z poziomu PostgreSQL.
• Błąd: nadmierne uzależnienie od zewnętrznych usług bez zrozumienia przepływu danych. Kurs pokazuje, jak łączyć PostgreSQL z AI as a Service przez REST API w sposób uporządkowany i praktyczny.
• Błąd: wybór technologii bez odniesienia do realnego przypadku użycia. Dlatego szkolenie pracuje na case study, które pomagają zrozumieć, kiedy lepiej użyć klasyfikacji tekstu, a kiedy wyszukiwania wektorowego.
• Błąd: skupienie się na teorii zamiast na procesie wdrożenia. Uczestnik poznaje pełny łańcuch pracy od danych w SQL po integrację z modelami i wykorzystanie wyników w analizie danych.

Efekty po szkoleniu – co uczestnik będzie potrafić zrobić samodzielnie

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie umiał samodzielnie połączyć możliwości PostgreSQL z narzędziami AI i ML w realnych zadaniach analitycznych. Kurs porządkuje cały proces pracy: od przygotowania danych w SQL, przez integrację z Pythonem i usługami AI-as-a-Service, po wykorzystanie PostgreSQL jako bazy wektorowej do konkretnych scenariuszy biznesowych.

• samodzielnie zainstaluje i wykorzysta rozszerzenie pgvector w środowisku PostgreSQL,
• będzie przechowywać i obsługiwać wektory embeddingów oraz dobierać odpowiednie metryki do wyszukiwania podobieństwa,
• przygotuje dane do modeli AI i ML z użyciem transformacji SQL oraz zapisze je do plików do dalszego trenowania,
• skonfiguruje PostgreSQL + Python i uruchomi modele ML z poziomu funkcji w bazie danych,
• zintegruje bazę z zewnętrznymi usługami takimi jak OpenAI, Azure AI lub Hugging Face przez REST API,
• zbuduje rozwiązania do klasyfikacji tekstu i automatyzacji wybranych procesów analitycznych,
• wykorzysta PostgreSQL jako wektorową bazę danych w praktycznych zastosowaniach, takich jak obsługa zgłoszeń czy analiza informacji opisowych,
• lepiej zaprojektuje własny workflow pracy z danymi, tak aby AI i ML wspierały codzienną analizę zamiast działać obok niej.