Nowe szkolenie AI i SQL – praktyczne wykorzystanie LLM i agentów w analizie danych

Poznaj nowe szkolenie AI i SQL – dla kogo jest i jakie problemy rozwiązuje

Kurs AI w pracy z SQL – praktyczne wykorzystanie modeli LLM i agentów do analizy danych to szkolenie dla analityków, specjalistów danych, product managerów i osób pracujących z SQL, które chcą sensownie włączyć AI do codziennej pracy. Kurs pokazuje, jak wykorzystywać modele LLM i agentów do tworzenia zapytań, analizy wyników, pracy z kontekstem biznesowym oraz automatyzacji powtarzalnych zadań bez utraty kontroli nad jakością. To odpowiedź na realny problem wielu zespołów: rosnącą liczbę danych, presję czasu i ryzyko błędnych interpretacji. Dzięki temu szkoleniu łatwiej przejść od ręcznego wykonywania analiz do roli osoby, która sprawnie łączy SQL, AI i logikę biznesową.

Dlaczego AI, SQL i modele LLM stały się ważne w analizie danych i biznesie

AI, SQL i modele LLM szybko stały się ważnym elementem analizy danych, bo zespoły biznesowe oczekują dziś nie tylko poprawnych zapytań, ale też szybkich odpowiedzi, lepszej interpretacji wyników i sprawniejszej komunikacji insightów. Kurs AI w pracy z SQL – praktyczne wykorzystanie modeli LLM i agentów do analizy danych odpowiada na tę zmianę, pokazując, jak łączyć klasyczne podejście do danych z nowymi narzędziami bez utraty jakości i kontroli.

• LLM pomagają szybciej zamieniać pytania biznesowe na zapytania SQL, co skraca czas od pomysłu do analizy.
• W praktyce analitycznej rośnie znaczenie AI deterministycznej i probabilistycznej, dlatego ważne jest rozumienie, kiedy model wspiera pracę, a kiedy może wprowadzić błąd.
• Analityk coraz częściej nie jest już tylko wykonawcą zapytań, ale osobą, która łączy model językowy, bazę danych i kod w jeden użyteczny proces.
• Dobrze przygotowany prompt, kontekst i format danych mają bezpośredni wpływ na jakość odpowiedzi modelu oraz czytelność wyników.
• AI realnie przyspiesza generowanie i refaktoryzację SQL, analizę istniejących zapytań oraz wychwytywanie braków, anomalii i nielogicznych rezultatów.
• Modele LLM są szczególnie przydatne przy podsumowaniach analiz, tworzeniu hipotez, walidacji KPI i wspieraniu interpretacji wyników testów A B.
• Znajomość ekonomii tokenów i zarządzania oknem kontekstowym staje się istotna, bo wpływa na koszt, wydajność i jakość pracy z modelami.
• Coraz większe znaczenie ma dobór modelu do zadania oraz architektura całego rozwiązania, w tym RAG, pamięć systemu, bazy wektorowe i bezpieczna praca z danymi.
• Biznes oczekuje dziś nie tylko szybkości, ale też audytowalności, walidacji wyników i ograniczania halucynacji, więc kompetencje AI w analizie danych stają się praktyczną potrzebą, a nie dodatkiem.

Korzyści z nauki pracy z LLM i agentami na praktycznych przykładach

Największa wartość nauki pojawia się wtedy, gdy od razu pracujesz na zadaniach podobnych do tych, które wykonujesz na co dzień. W kursie Kurs AI w pracy z SQL – praktyczne wykorzystanie modeli LLM i agentów do analizy danych teoria jest osadzona w realnych scenariuszach analitycznych, dzięki czemu łatwiej zrozumieć, gdzie AI rzeczywiście przyspiesza pracę, a gdzie wymaga ostrożnej walidacji.

• Szybsze przełożenie wiedzy na praktykę – zamiast poznawać same pojęcia, uczysz się od razu generować, poprawiać i analizować zapytania SQL z pomocą LLM.
• Lepsze rozumienie mocnych i słabych stron AI – na konkretnych przykładach widzisz, kiedy model pomaga w analizie danych, a kiedy może prowadzić do błędnych wniosków.
• Większa sprawność w codziennych zadaniach analityka – ćwiczysz wykorzystanie AI w analizach ad hoc, eksploracji danych, tworzeniu dokumentacji i komunikowaniu insightów do biznesu.
• Nauka pracy na wymaganiach biznesowych – praktyczne casey pokazują, jak tłumaczyć pytania biznesowe na prompty, logikę analityczną i poprawne zapytania.
• Skuteczniejsze wykrywanie błędów i anomalii – uczysz się używać AI do sanity checków, walidacji KPI, wychwytywania braków w danych i nielogicznych wyników.
• Realne przygotowanie do pracy z agentami – poznajesz, jak łączyć model językowy z bazą danych i kodem, aby budować bardziej użyteczne workflow analityczne.
• Lepsze decyzje narzędziowe – dzięki ćwiczeniom łatwiej ocenić, jaki model dobrać do zadania, jak zarządzać kontekstem i jak kontrolować koszty pracy z tokenami.
• Szybsze wdrożenie w zespole – praca na warsztatowych scenariuszach ułatwia późniejsze wykorzystanie AI jako copilot analityka, a nie tylko ciekawostki technologicznej.

Program szkolenia AI i SQL – czego uczestnik nauczy się krok po kroku

1.Wprowadzenie do AI i modeli LLM w kontekście analitycznym

• 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”.

2.Ekonomia tokenów, zarządzanie kontekstem i dobór modeli do zadań analitycznych

• ekonomia tokenów,
• zarządzanie oknem kontekstowym,
• modele RLM,
• dobór modelu do zadania,
• architektura systemów AI,
• połączenie modelu językowego z bazą danych i kodem.

3.Prompt Engineering dla analiz danych – fundamenty skutecznej komunikacji z modelami LLM

• jak „myśli” model LLM i co to oznacza dla promptów,
• struktura promptu analitycznego,
• inżynieria kontekstu,
• przygotowanie danych w Markdown, JSON, XML i CSV,
• prompt systemowy,
• definiowanie ról, ograniczeń i formatów wyjścia.

4.Prompt Engineering w pracy z SQL i wymaganiami biznesowymi

• generowanie zapytań SQL,
• refaktoryzacja zapytań SQL,
• tłumaczenie wymagań biznesowych na zapytania analityczne,
• analiza istniejących zapytań,
• czytelność i optymalizacja,
• identyfikacja edge cases.

5.„Pamięć” systemów AI i wykorzystanie dodatkowych źródeł wiedzy w analizach

• RAG,
• Agentic RAG,
• bazy wektorowe,
• bazy grafowe,
• dostarczanie kontekstu modelowi,
• wykorzystanie danych organizacji w systemach AI.

6.Case’y analityczne – praca z danymi, insightami i KPI

• automatyczne podsumowania wyników analiz,
• generowanie insightów produktowych,
• generowanie hipotez,
• sanity checks,
• wykrywanie anomalii, braków i nielogicznych wyników,
• tworzenie i walidacja KPI,
• identyfikacja potencjalnych błędów w danych i analizach.

7.A/B testy i eksperymenty z wykorzystaniem AI

• wsparcie AI w projektowaniu eksperymentów,
• formułowanie hipotez testowych,
• interpretacja wyników statystycznych,
• wspomaganie wnioskowania i komunikacji wyników,
• ryzyka automatycznych interpretacji A/B testów,
• „syntetyczni użytkownicy” i Persony AI.

8.Warsztaty na realnych scenariuszach zespołu oraz integracja AI z codzienną pracą analityka

• 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,
• AI jako „copilot” analityka, nie zastępstwo.

9.Wykorzystanie AI w codziennym workflow analitycznym i automatyzacji powtarzalnych zadań

• analizy ad-hoc,
• eksploracja danych,
• dokumentacja analiz,
• komunikacja insightów do biznesu,
• automatyzacja powtarzalnych zadań analitycznych,
• best practices pracy zespołowej z AI.

10.Jakość, etyka, bezpieczeństwo oraz rekomendowany sposób pracy z AI w zespole analitycznym

• walidacja wyników generowanych przez AI,
• odpowiedzialność analityka za wyniki,
• metody detekcji halucynacji w liczbach i faktach,
• audytowalność i Explainable AI,
• LLM-as-a-Judge,
• modele open-source: Llama 3, Mistral, Gemma,
• Ollama i LM Studio,
• Local-First Analytics,
• anonimizacja i maskowanie danych,
• podejście hybrydowe,
• dobre praktyki organizacyjne,
• kiedy używać AI, a kiedy klasycznych metod,
• checklisty do pracy analitycznej z AI,
• rekomendowany workflow analityka wspieranego przez AI,
• obszary do dalszego rozwoju zespołu.

Zapisy na szkolenie AI i SQL – aktualne terminy i rezerwacja miejsca

Kraków

05-06 sie

16 godzin lekcyjnych

5300 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

19-20 sie

16 godzin lekcyjnych

5300 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

23-24 sie

16 godzin lekcyjnych

5300 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

02-03 wrz

16 godzin lekcyjnych

5300 zł netto + VAT

Zapisz się

Jak wykorzystać AI, SQL i agentów do automatyzacji analizy danych po szkoleniu

Po ukończeniu szkolenia uczestnik może szybciej przejść od pytania biznesowego do gotowej analizy i lepiej połączyć AI z codzienną pracą w SQL. Kurs pokazuje, jak wykorzystywać modele LLM i agentów nie jako ciekawostkę, ale jako praktyczne wsparcie w analizie danych, walidacji wyników i automatyzacji powtarzalnych zadań.

• tworzyć i poprawiać zapytania SQL na podstawie wymagań biznesowych, bez ręcznego budowania każdego kroku od zera,
• przyspieszać analizy ad hoc dzięki promptom, które porządkują kontekst, dane i oczekiwany format odpowiedzi,
• automatyzować podsumowania wyników, generowanie insightów oraz pierwsze hipotezy do dalszej weryfikacji,
• wykrywać anomalie, braki i nielogiczne wyniki, zanim trafią do raportu lub komunikacji z biznesem,
• sprawniej interpretować KPI oraz wyniki A B testów, z zachowaniem kontroli nad jakością i sensem wniosków,
• budować prostsze przepływy pracy, w których model językowy współpracuje z bazą danych, kodem i źródłami wiedzy,
• lepiej organizować pracę zespołową z AI, w tym dokumentację analiz, komunikację insightów i ocenę jakości odpowiedzi modeli,
• bezpieczniej pracować z danymi dzięki walidacji wyników, anonimizacji oraz podejściu local first i hybrydowemu tam, gdzie to potrzebne.

Najczęstsze błędy w pracy z danymi, SQL i AI oraz jak szkolenie pomaga ich unikać

W pracy z danymi, SQL i AI najwięcej problemów nie wynika z braku narzędzi, ale z błędnych założeń, pośpiechu i zbyt dużego zaufania do automatycznych odpowiedzi. Kurs AI w pracy z SQL – praktyczne wykorzystanie modeli LLM i agentów do analizy danych pomaga uporządkować workflow analityka tak, aby szybciej wyłapywać ryzyka, lepiej formułować zapytania i bezpieczniej korzystać z modeli LLM w codziennej analizie.

• Bezrefleksyjne kopiowanie odpowiedzi AI – szkolenie pokazuje, jak walidować wyniki, wykrywać halucynacje w liczbach i faktach oraz nie przepuszczać błędnych insightów dalej do biznesu.
• Źle zadane prompty i niepełny kontekst – uczestnicy uczą się budować prompty analityczne, definiować role, ograniczenia i oczekiwany format odpowiedzi, co poprawia jakość generowanego SQL i interpretacji wyników.
• Mylenie szybkości z poprawnością – kurs pokazuje, gdzie AI realnie pomaga analitykowi, a gdzie może zaszkodzić, zwłaszcza przy interpretacji danych, KPI i wyników eksperymentów.
• Generowanie zapytań SQL bez sprawdzenia edge cases – podczas pracy z przykładami uczestnik uczy się analizować istniejące zapytania pod kątem czytelności, logiki i potencjalnych błędów w danych.
• Brak sanity checks – szkolenie rozwija nawyk sprawdzania anomalii, braków i nielogicznych wyników, zanim analiza trafi do zespołu lub klienta wewnętrznego.
• Niedopasowanie modelu do zadania – omawiany jest dobór modeli do konkretnych zastosowań, dzięki czemu nie każde zadanie trafia automatycznie do tego samego LLM.
• Ignorowanie kosztu tokenów i ograniczeń okna kontekstowego – kurs uczy, jak przygotowywać dane i kontekst w praktycznej formie, aby praca z AI była nie tylko skuteczna, ale też bardziej przewidywalna.
• Zbyt swobodne operowanie danymi wrażliwymi – uczestnicy poznają podejście local first, anonimizację, maskowanie danych i bezpieczniejsze sposoby pracy z zewnętrznymi API.
• Traktowanie AI jako zastępstwa dla analityka – szkolenie wzmacnia właściwe podejście: AI jako copilot, a analityk jako osoba odpowiedzialna za ocenę jakości, logikę wnioskowania i finalny rezultat.

Efekty po szkoleniu – co uczestnik będzie potrafić zrobić samodzielnie

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie umiał samodzielnie wykorzystać AI w pracy analitycznej w sposób praktyczny, kontrolowany i bezpieczny. Kurs pomaga przejść od prostego korzystania z gotowych podpowiedzi do świadomej pracy z modelami LLM, SQL i agentami w codziennych zadaniach związanych z analizą danych.

• tworzyć lepsze prompty do zadań analitycznych i dobierać kontekst tak, aby odpowiedzi modeli były bardziej trafne i użyteczne,
• przekładać wymagania biznesowe na zapytania SQL oraz generować i poprawiać zapytania z pomocą modeli LLM,
• analizować istniejący SQL pod kątem czytelności, jakości i potencjalnych błędów brzegowych,
• wykorzystywać AI do eksploracji danych, szybszego przygotowania analiz ad hoc oraz tworzenia podsumowań i insightów dla biznesu,
• samodzielnie wykonywać sanity checks, wykrywać anomalie, braki i nielogiczne wyniki przed przekazaniem wniosków dalej,
• wspierać się AI przy definiowaniu KPI, interpretacji wyników i ocenie jakości analiz,
• rozsądnie używać AI w A B testach, od formułowania hipotez po interpretację wyników z uwzględnieniem ryzyk automatycznych wniosków,
• zaprojektować prosty workflow łączący model językowy z bazą danych i kodem, tak aby AI działała jako copilot analityka,
• oceniać, kiedy lepiej użyć klasycznych metod analitycznych, a kiedy sięgnąć po modele LLM lub agentów,
• walidować odpowiedzi AI, ograniczać ryzyko halucynacji oraz pracować z danymi wrażliwymi w sposób bardziej świadomy organizacyjnie i technicznie.