Analiza danych wspomagana sztuczną inteligencją (AI) - szkolenie

Możliwość dofinansowania

Analiza danych wspomagana sztuczną inteligencją (AI) - szkolenie

Numer usługi 2026/05/04/219600/3533923
Logo STATSOFT POLSKA SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
STATSOFT POLSKA SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
Brak ocen dla tego dostawcy
2 084,85 PLN
brutto
1 695,00 PLN
netto
130,30 PLN
brutto/h
105,94 PLN
netto/h
157,50 PLN
cena rynkowa
Usługa szkoleniowa
zdalna w czasie rzeczywistym
16:00 h
23.09.2026 do 24.09.2026
0 zapisanych uczestników
Obserwuj
Zapisz się
Pobierz kartę usługi w PDF

Informacje podstawowe

Informacje podstawowe

  • Kategoria
    Informatyka i telekomunikacja / Programowanie
  • Grupa docelowa usługi
    • 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 i sprawdzać odpowiedzi
  • Minimalna liczba uczestników
    4
  • Maksymalna liczba uczestników
    15
  • Data zakończenia rekrutacji
    15-09-2026
  • Forma prowadzenia usługi
    zdalna w czasie rzeczywistym
  • Liczba godzin usługi
    16
  • Podstawa uzyskania wpisu do BUR
    Znak Jakości TGLS Quality Alliance

Cel

Cel edukacyjny
Co zyskasz?
Praktyczną umiejętność analizy danych w Python
Umiejętność wydajnego zadawania pytań AI (prompt engineering)
Zrozumienie ograniczeń AI i umiejętność jej krytycznej oceny
Znajomość specjalistycznego narzędzia AI zaprojektowanych do wspierania programowania i analizy danych
Wskazówki do dalszego samokształcenia ze wsparciem AI
Przykłady kodu do wykorzystania po szkoleniu
Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
Efekty uczenia się, kryteria weryfikacji i metody walidacji.
Efekty uczenia się Kryteria weryfikacji Metoda walidacji
Uczestnik tworzy prawidłowe zapytania do rozwiązań generatywnej sztucznej inteligencjiUczestnik otrzymuje pożądane odpowiedziWywiad swobodny
Formułuje skuteczne promptyWywiad swobodny
Uczestnik wyjaśnia podstawowy kod Python Opisuje etapy pracy analityka danych w Python.Wywiad swobodny
Uczestnik tworzy skrypty analiz w języku Python ze wsparciem sztucznej inteligencjiUczestnik zapisuje proste skrypty analityczneWywiad swobodny
Uczestnik pobiera dane z plików tekstowych, baz danych SQL i przez APIUczestnik identyfikuje zastosowanie poszczególnych bibliotekWywiad swobodny
Uczestnik zna podstawowe pojęcia statystyczne stosowane w analizie danych: korelacja, regresja, porównanie grupDefiniuje podstawowe pojęcia statystyczneWywiad swobodny
Rozpoznaje metody badania zależności między zmiennymiWywiad swobodny

Kwalifikacje

Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.
Warunki uznania kompetencji
Pytanie 1. Czy dokument potwierdzający uzyskanie kompetencji lub wyraźnie z nim powiązane inne dokumenty związane ze wsparciem zawierają opis efektów uczenia się?
TAK
Pytanie 2. Czy dokument lub wyraźnie z nim powiązane inne dokumenty związane ze wsparciem potwierdzają, że walidacja została przeprowadzona w oparciu o zdefiniowane w efektach uczenia się kryteria ich weryfikacji i zgodnie z zaplanowanymi metodami walidacji?
TAK
Pytanie 3. Czy dokument lub wyraźnie z nim powiązane inne dokumenty związane ze wsparciem potwierdzają zastosowanie rozwiązań zapewniających rozdzielenie procesów kształcenia i szkolenia od walidacji?
TAK

Program

Co zyskasz?

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

Program szkolenia:

  1. Środowisko data science w Python
    • Jupyter notebook
    • Przegląd najważniejszych bibliotek data science numpy, pandas, matplotlib i seaborn
  2. Wsparcie AI w poznawaniu składni i tworzeniu kodu
    • Jak to działa i kiedy nie działa
    • Dobry prompt
    • Tryb agenta
  3. Podstawy składni Python
  4. Dane
    • Podstawowy układ danych
    • Pandas
    • Wczytywanie danych z plików
    • SQL i pobieranie danych z baz danych
    • API i webscrapping
  5. Podstawowy opis danych i wizualizacja
  6. Jakość danych i przygotowanie danych do analiz
  7. Zależności między zmiennymi
    • Korelacja i regresja
    • Porównanie grup

Wymagania sprzętowe i oprogramowanie:

  • komputer z aktualnym systemem Windows 10 lub 11, Linux, Mac OS (spełniający wymogi Anaconda)
  • 8 GB RAM
  • procesor Intel Core i5 6 generacji lub szybszy
  • Anaconda

Harmonogram

Liczba pozycji harmonogramu: 0
Harmonogram
Przedmiot / tematProwadzącyData realizacji zajęćGodzina rozpoczęciaGodzina zakończeniaLiczba godzin
Brak wyników.

Cena

Jeżeli korzystasz z dofinansowania w wysokości co najmniej 70% przysługuje Tobie zwolnienie z podatku VAT
Cennik
Cennik
Rodzaj cenyCena
Rodzaj ceny
Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto
Cena
2 084,85 PLN
Rodzaj ceny
Koszt przypadający na 1 uczestnika netto
Cena
1 695,00 PLN
Rodzaj ceny
Koszt osobogodziny brutto
Cena
130,30 PLN
Rodzaj ceny
Koszt osobogodziny netto
Cena
105,94 PLN

Prowadzący

Liczba prowadzących: 1
1 z 1
Tomasz Demski
Ma ponad 20-letnie doświadczenie w prowadzeniu szkoleń z analizy danych.
Magister, Uniwersytet Jagielloński, Wydział Matematyki i Fizyki, studia podyplomowe Inżynieria danych – Big Data Szkoła Głowna Handlowa.
Specjalizuje się w zastosowaniach analizy danych w przemyśle, uczeniu maszynowym. Pracownik StatSoft od 1995 roku. Brał udział i kierował wieloma projektami dotyczącymi wdrożenia SPC, przewidywania wyniku procesu, prognozowania. Prowadzi szkolenia: Analiza danych wspomagana sztuczną inteligencją (AI), Data mining – kurs podstawowy, Data mining – metody predykcyjne, Data Science w Python – szybki start, Prognozowanie metodami uczenia maszynowego w Python, Przygotowanie danych na potrzeby analiz i raportowania, SPC – karty kontrolne i analiza zdolności procesu, Statistica – A quick start (w języku angielskim), Statystyka i uczenie maszynowe dla technologów i inżynierów procesu, Statystyka w jakości – kurs podstawowy, Uczenie maszynowe w Python – szybki start, Wykrywanie anomalii w procesach z wykorzystaniem uczenia maszyn (machine learning).

Informacje dodatkowe

Informacje o materiałach dla uczestników usługi

W ramach szkolenia zapewniamy:

  • obszerne materiały szkoleniowe
  • świadectwo ukończenia szkolenia
Warunki uczestnictwa

Wymagania:

  • umiejętność obsługi komputera w środowisku Windows
  • rozumienie podstawowych pojęć analizy danych typu średnia

Warunki techniczne

W przypadku szkoleń online:

  • zajęcia prowadzone na żywo w MS Teams
  • kontakt z prowadzącym w czasie rzeczywistym

Godziny zajęć: 8:15 – 15:30

Szkolenie 2- dniowe. Jeden dzień szkoleniowy = 8 godz. dydaktycznych (45-min.) + 75 min. na przerwy, tj. 7 godz. zegarowych dziennie.

Wymagania sprzętowe i oprogramowanie:

  • komputer z aktualnym systemem Windows 10 lub 11, Linux, Mac OS (spełniający wymogi Anaconda)
  • 8 GB RAM
  • procesor Intel Core i5 6 generacji lub szybszy
  • Anaconda

Na kursie będziemy korzystać głównie z Jupyter AI (rozszerzenia Jupyter notebook). Pomagamy w instalacji i konfiguracji wymaganego oprogramowania

Kontakt

Paulina Wiśniewska
E-mail
info@statsoft.pl
Telefon
(+48) 12 4284 300