Sztuczna inteligencja nie istnieje bez danych. To one są paliwem dla modeli AI, umożliwiając im naukę, analizę i podejmowanie trafnych decyzji. Jednak sama obecność danych to nie wszystko – kluczowe jest ich właściwe zbieranie, przetwarzanie, analiza i wizualizacja. W tym kursie poznasz 8-stopniową metodę pracy z danymi, która pozwoli Ci skutecznie zarządzać informacją i wykorzystywać ją w projektach AI. Nauczysz się, jak różne typy danych wpływają na jakość modeli, jakie są najlepsze praktyki ich zbierania oraz jak unikać typowych błędów.  

Jakie umiejętności zdobędziesz? 

- Nauczysz się rozróżniać dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane oraz zrozumiesz ich rolę w trenowaniu modeli AI.  

- Dowiesz się, jak skutecznie zbierać, przetwarzać i organizować dane, aby uzyskać maksymalną wartość informacyjną.  

- Poznasz sposoby na poprawę jakości danych oraz nauczysz się pracy z danymi syntetycznymi i otwartymi zbiorami.  

- Opanujesz Eksploracyjną Analizę Danych (EDA) i 8-stopniową metodę analizy, która pozwala wydobywać kluczowe informacje z surowych danych.  

- Nauczysz się wizualizacji danych, poznasz najczęstsze błędy związane z manipulacją wykresami i dowiesz się, jak unikać przekłamań.  

- Praktycznie zastosujesz narzędzie Code Interpreter w OpenAI do generowania kodu w Pythonie, analizy danych oraz tworzenia wykresów.  

Program kursu:  

1. Wprowadzenie do pracy z danymi  

Zrozumiesz, dlaczego dane są kluczowe w AI, jak różnią się ich typy i jak modele uczą się na ich podstawie.  

2. Rola danych w AI  

Dowiesz się, dlaczego AI potrzebuje dobrze przygotowanych danych oraz jakie są trzy poziomy pracy z nimi. Poznasz podział na dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane oraz nauczysz się ich odpowiedniego oznaczania (anotowania).  

3. Jak wykorzystać potencjał danych firmowych?  

Wiele organizacji posiada ogromne ilości danych, ale nie potrafi ich efektywnie wykorzystać. Poznasz metody dostępu do danych, nauczysz się oceniać ich jakość i dowiesz się, jak przekształcić je w wartościowe informacje.  

4. Zbieranie danych – klucz do sukcesu 

Dowiesz się, jakie dane warto zbierać i na co zwracać uwagę podczas ich pozyskiwania. Poznasz 4 kluczowe zasady zbierania danych oraz źródła otwartych zbiorów i danych syntetycznych, które można wykorzystać do trenowania modeli AI.  

5. Analiza danych – 8-stopniowa metoda  

Opanujesz Eksploracyjną Analizę Danych (EDA), czyli proces, który pozwala lepiej zrozumieć zbiory danych, identyfikować wzorce i wyciągać wnioski. Poznasz 8-stopniową metodę analizy danych, która krok po kroku poprowadzi Cię przez proces eksploracji i interpretacji informacji.  

6. Wizualizacja danych – jak czytać i tworzyć wykresy  

Dane same w sobie często są trudne do interpretacji, dlatego ich wizualizacja odgrywa kluczową rolę. Nauczysz się tworzyć poprawne wykresy, poznasz najpopularniejsze typy wizualizacji oraz dowiesz się, jak unikać manipulacji i przekłamań w prezentowanych danych.  

7. Code Interpreter w OpenAI – praktyczne zastosowanie  

Zrozumiesz, jak działa Code Interpreter w platformie OpenAI i jak wykorzystać go do analizy danych. Nauczysz się generować kod w Pythonie, przetwarzać dane i tworzyć wizualizacje za pomocą interaktywnych narzędzi.  

Dla kogo jest ten kurs?  

Kurs jest przeznaczony zarówno dla początkujących, jak i osób z doświadczeniem, które chcą rozwinąć swoje umiejętności w zakresie pracy z danymi. Szczególnie przydatny będzie dla analityków danych, specjalistów AI, programistów, marketerów oraz wszystkich, którzy chcą lepiej rozumieć i wykorzystywać dane w praktyce.  

Dlaczego warto?  

Dane są jednym z najcenniejszych zasobów w dzisiejszym świecie. Umiejętność ich analizy i wykorzystania daje ogromną przewagę konkurencyjną, zarówno w biznesie, jak i w rozwoju nowoczesnych technologii. Dzięki temu kursowi zdobędziesz praktyczne umiejętności, które pozwolą Ci efektywnie pracować z danymi i wykorzystywać je w projektach AI.  

Dołącz do kursu i odkryj pełen potencjał danych w świecie sztucznej inteligencji!

1: Intro do modułu

2: Dane a AI

Dlaczego AI potrzebuje danych? Trzy poziomy pracy z danymi. Dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. Anotowanie danych.

3: Jak wykorzystać potencjał w danych firmy?

Jak się dostać do danych. Jak wykorzystać potencjał z danych? Kwestia jakości danych.

4: Zbieranie danych

4 zasady zbierania danych. Jakie dane zbierać? Otwarte zbiory danych. Dane syntetyczne.

5: Analiza danych

Eksploracyjna Analiza Danych (EDA). 8-stopniowa metoda analizy danych.

6: Wizualizacja danych

Poznasz najpopularniejsze typy wykresów i do czego one służą. Zrozumiesz najczęstsze metody manipulacji i przekłamań, nauczysz się tworzyć poprawne wykresy.

7: Code intepreter

Jak działa code interpreter w platformie OpenAI? Jak generować kod w Pythonie, analizować dane i rysować wykresy?