Technologie / Sztuczna inteligencja

AI w analizie danych biznesowych — Python, Scikit-learn i Power BI w praktyce

Trzydniowe szkolenie — AI dla analityków biznesowych: przygotowanie danych (Pandas, NumPy), budowa modeli ML (Scikit-learn), integracja z Power BI, wbudowane funkcje AI, interpretacja wyników, case studies.

AI nie jest tylko dla data scientistów — analityk biznesowy z Pythonem i Power BI może budować modele predykcyjne

Nie potrzebujesz doktoratu ze statystyki, żeby użyć AI w biznesie. Scikit-learn pozwala zbudować model predykcji sprzedaży w 20 linijkach kodu. Power BI ma wbudowane funkcje AI (Key Influencers, Decomposition Tree, anomaly detection), które działają bez programowania. Połączenie Pythona (przygotowanie danych, budowa modeli) z Power BI (wizualizacja, dashboardy) daje analitykowi biznesowemu narzędzia, które wcześniej wymagały zespołu data science.

Trzydniowe warsztaty: od przygotowania danych (Pandas, NumPy, EDA) i budowy modeli ML (Scikit-learn — regresja, klasyfikacja, klastrowanie), przez integrację Python → Power BI (Python visuals, dashboardy predykcyjne), wbudowane funkcje AI (Key Influencers, Q&A, anomaly detection), po case studies (marketing, forecasting, ryzyko finansowe).

Dla kogo jest to szkolenie?

Dla analityków biznesowych i specjalistów BI. Szczególnie gdy:

Budujesz raporty w Power BI i chcesz dodać predykcje — prognozę sprzedaży, segmentację klientów, wykrywanie anomalii
Znasz Pythona na podstawowym poziomie i chcesz nauczyć się budować modele ML do zastosowań biznesowych
Twój szef pyta o „AI w raportowaniu” i potrzebujesz konkretnych umiejętności, nie buzzwordów

Trzy dni: od danych do dashboardu predykcyjnego

Dzień 1: Dane i ML — koncepcje AI/ML (supervised, unsupervised), przygotowanie danych (Pandas, NumPy), obsługa braków i outlierów, eksploracyjna analiza danych (EDA), feature engineering.

Dzień 2: Modele i Power BI — Scikit-learn (pipeline, cross-validation), regresja (liniowa, logistyczna), drzewa decyzyjne i random forest, klastrowanie (K-Means), integracja z Power BI (Python visuals, dashboardy).

Dzień 3: AI w Power BI i case studies — wbudowane funkcje AI (Q&A, Key Influencers, Decomposition Tree, anomaly detection), interpretacja wyników, case studies (marketing, forecasting, ryzyko finansowe, optymalizacja procesów).

Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji. Skontaktuj się z nami — organizujemy szkolenia AI dla analityków zamknięte dla zespołów BI i analitycznych.

Korzyści

Przygotowywać dane do analiz ML — czyszczenie, transformacja, feature engineering (Pandas, NumPy)
Budować i oceniać modele ML — regresja, klasyfikacja, klastrowanie (Scikit-learn)
Integrować wyniki analiz AI z Power BI — Python visuals, interaktywne dashboardy
Wykorzystywać wbudowane funkcje AI w Power BI — Key Influencers, Decomposition Tree, Q&A
Interpretować wyniki modeli i komunikować insights z AI różnym grupom odbiorców
Stosować AI w konkretnych przypadkach biznesowych — churn, forecasting, segmentacja

Dla kogo jest to szkolenie?

Analitycy biznesowi chcący wykorzystać AI w codziennej pracy z danymi

Specjaliści BI budujący predykcyjne dashboardy w Power BI

Data analitycy na poziomie średniozaawansowanym rozszerzający skillset o ML

Specjaliści ds. planowania strategicznego szukający narzędzi predykcyjnych

Osoby z działów marketingu, sprzedaży i finansów automatyzujące analizy danych

Programiści Python wchodzący w analitykę biznesową i machine learning

Wymagania wstępne

Podstawowa znajomość Pythona — zmienne, pętle, funkcje, import bibliotek
Doświadczenie w pracy z danymi i narzędziami analitycznymi
Znajomość Power BI na poziomie podstawowym — import danych, wizualizacje, raporty
Podstawowe pojęcia ze statystyki — średnia, odchylenie standardowe, korelacja

Program szkolenia

Kluczowe pojęcia AI/ML — supervised vs unsupervised, regression vs classification, overfitting
Zastosowania ML w biznesie — przegląd przypadków (churn, demand forecasting, segmentacja)
Przygotowanie danych — Pandas (czyszczenie, transformacja), NumPy (operacje numeryczne)
Obsługa braków danych i outlierów — techniki imputacji, IQR, z-score
Eksploracyjna analiza danych (EDA) — wizualizacja rozkładów, korelacje, feature engineering

Scikit-learn — pipeline, train/test split, cross-validation
Regresja — liniowa, logistyczna, metryki (R², accuracy, precision, recall)
Drzewa decyzyjne i random forest — interpretacja, feature importance
Klastrowanie — K-Means, segmentacja klientów
Import wyników ML do Power BI — Python visuals, export do CSV/JSON
Tworzenie interaktywnych wizualizacji i dashboardów predykcyjnych

Wbudowane funkcje AI w Power BI — Q&A (NLP), Key Influencers, Decomposition Tree
AI Insights — anomaly detection, sentiment analysis, analityka predykcyjna
Interpretacja wyników modeli — jak komunikować insights z AI decydentom biznesowym
Case study: analiza danych marketingowych — segmentacja, CLV, attribution
Case study: predykcja sprzedaży i demand forecasting
Case study: analiza ryzyka finansowego i optymalizacja procesów

Formy realizacji

Online

Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
Interaktywne sesje na żywo z trenerem
Materiały dostępne przez 30 dni
Brak kosztów dojazdu

Stacjonarnie

Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
Intensywne warsztaty praktyczne
Networking z innymi uczestnikami
Pełne skupienie na nauce

Tematy szkolenia

Najczęściej zadawane pytania

Czy muszę znać Pythona przed szkoleniem?

Tak — na poziomie podstawowym (zmienne, pętle, funkcje, import). Nie musisz znać Pandas czy Scikit-learn — tego uczymy. Jeśli nie programowałeś nigdy w Pythonie, zacznij od kursu wprowadzającego.

Czy muszę znać Power BI?

Tak — na poziomie podstawowym (import danych, tworzenie wizualizacji). Szkolenie uczy integracji Python → Power BI i wbudowanych funkcji AI, nie podstaw Power BI.

Czy to szkolenie uczy deep learningu?

Nie — skupiamy się na klasycznym ML (Scikit-learn): regresja, klasyfikacja, klastrowanie. To są modele, które analityk biznesowy może samodzielnie zbudować, zinterpretować i wdrożyć. Deep learning (TensorFlow, PyTorch) to osobny temat dla data scientistów.

W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?

Szkolenie trwa 3 dni (9:00-16:00), dostępne online i stacjonarnie. Warsztaty z hands-on ćwiczeniami na rzeczywistych danych biznesowych.

Czy po szkoleniu otrzymam certyfikat?

Tak, każdy uczestnik otrzymuje imienny certyfikat ukończenia szkolenia wydany przez EITT.