Analiza danych wspomagana sztuczną inteligencją (AI)

online lub stacjonarnie 3 dni

Cena regularna:  2545 zł netto

Cena dla akademickich użytkowników Statistica (-15%)*:  2163 zł netto

  • O kursie
  • Program
  • Prowadzący
  • Informacje organizacyjne
  • Ceny
  • Dofinansowanie

Dane mogą być źródłem ogromnych korzyści. Czasem określa się je jako „ropę naftową” współczesności, gdyż stanowią paliwo dla innowacji i wzrostu efektywności. Jednak podobnie jak nieprzetworzona ropa naftowa nie jest szczególnie użyteczna, tak i dane wymagają obróbki. Warto więc poznać narzędzia pozwalające wydobyć z nich wartość, tym bardziej że generatywna sztuczna inteligencja (Generative AI) bardzo ułatwia stosowanie analizy danych, data science i uczenia maszynowego. Szkolenie wprowadza w świat analizy danych w Python ze wsparciem sztucznej inteligencji. Dowiemy się, jak pracować z danymi wspierając się AI, jak rozmawiać z AI, nie dać jej się wyprowadzić na manowce, szybciej poznawać narzędzia i metody z wykorzystaniem AI, jak zadawać jej pytania i sprawdzać poprawność odpowiedzi czyli zasady prompt engineering.

Dla kogo?

  • Dla osób pragnących nauczyć się, jak analizować dane w środowisku Python ze wsparciem sztucznej inteligencji
  • Dla badaczy i analityków chcących dowiedzieć się, jak efektywnie korzystać ze wsparcia AI w analizie danych, jak zadawać pytania AI i sprawdzać odpowiedzi

Co zyskasz?

  • Praktyczną umiejętność analizy danych w Python
  • Umiejętność skutecznego zadawania pytań AI (prompt engineering)
  • Zrozumienie ograniczeń AI i umiejętność jej krytycznej oceny
  • Znajomość specjalistycznego narzędzia AI zaprojektowanego do wspierania programowania i analizy danych
  • Wskazówki do dalszego samokształcenia ze wsparciem AI
  • Przykłady kodu do wykorzystania po szkoleniu

Podobne szkolenia

Analizy chemometryczne w Statistica – kurs podstawowy

Po wprowadzeniu teoretycznym do zagadnienia analizy danych uczestnicy poznają techniki planowania i wykonania eksperymentu. Zostaną omówione podstawowe techniki analizy chemometrycznej: analiza podobieństwa (analiza […]

Dowiedz się więcej

Wprowadzenie do analizy mocy testu i szacowania liczebności próby

W badaniach empirycznych przy weryfikacji hipotez badawczych powszechnie korzysta się z zasad wnioskowania statystycznego. Badacz formalnie stawia hipotezę o braku efektu (zróżnicowania lub […]

Dowiedz się więcej

Metody analizy danych poniżej granicy oznaczalności

Kurs dotyczy praktycznego podejścia do analizy danych zawierających wyniki poniżej granicy raportowania (tj. granicy wykrywalności lub oznaczalności, czyli tzw. wyniki cenzorowane), które […]

Dowiedz się więcej

Masz pytania?

Porozmawiaj z nami!

Jesteśmy tutaj, aby pomóc i rozwiać wszystkie Twoje wątpliwości. Wypełnij formularz, napisz do nas maila lub zadzwoń – odpowiemy najszybciej, jak to możliwe!

    Przejdź do treści