Sztuczna inteligencja powstaje dzięki danym, ale o jej skuteczności decyduje sposób pracy z informacją. W tym szkoleniu poznasz 8‑stopniową metodę, która prowadzi od zbierania i porządkowania danych, przez eksplorację, aż do klarownych wniosków. Zrozumiesz, jak typy i jakość danych wpływają na rezultaty, nauczysz się dobrych praktyk pozyskiwania oraz tworzenia rzetelnych wizualizacji. Zakończysz praktyką z Code Interpreter, analizując zbiory w Pythonie.

Wprowadzenie do danych i AI

Sztuczna inteligencja potrzebuje dobrze przygotowanych danych. W module wprowadzającym zobaczysz, dlaczego to one decydują o skuteczności modeli i jakie konsekwencje ma ich jakość. Omówimy, czym różni się zbiór surowy od uporządkowanego oraz jak porządek w danych skraca drogę do wiarygodnych wniosków. Poznasz trzy poziomy pracy z danymi i zrozumiesz, jak przechodzić między nimi, by krok po kroku budować lepsze rezultaty analiz. Ta część tworzy solidny fundament pod dalsze etapy: analizę, wizualizację i praktykę.

Typy danych i anotowanie

Dane ustrukturyzowane mają jasno określone pola, a nieustrukturyzowane nie posiadają stałego schematu; oba rodzaje są potrzebne. W tej części uporządkujesz pojęcia i zobaczysz, jak charakter danych wpływa na przygotowanie zbiorów pod analizę i trenowanie modeli. Dowiesz się, na czym polega anotowanie, czyli nadawanie spójnych oznaczeń, oraz jak konsekwencja w etykietach podnosi jakość wyników. Dzięki temu świadomie dobierzesz sposób pracy do materiału, którym dysponujesz.

Zbieranie i jakość danych

Skuteczna analiza zaczyna się od mądrego zbierania informacji. Poznasz cztery kluczowe zasady pozyskiwania danych i dowiesz się, na co zwracać uwagę podczas filtrowania oraz porządkowania. Omówimy, jak oceniać jakość, by uniknąć zniekształceń i błędnych wniosków. Zobaczysz, jak sięgać po otwarte zbiory oraz dane syntetyczne, a także jak wykorzystać potencjał danych firmowych. Celem jest zbudowanie wiarygodnego zestawu informacji, który daje realną wartość w analizie.

8‑stopniowa analiza (EDA)

EDA pozwala lepiej zrozumieć zbiory danych przed dalszymi krokami. W kursie przejdziesz przez 8‑stopniową metodę, która porządkuje działania: od przygotowania i przeglądu danych, przez eksplorację zależności, po syntetyzowanie obserwacji. Krok po kroku nauczysz się zadawać właściwe pytania, porównywać wyniki i unikać pochopnych wniosków. Stała struktura analizy ułatwia dostrzeganie zależności i różnic oraz przygotowuje do rzetelnej wizualizacji wyników.

Wizualizacja i Code Interpreter

Wizualizacja zamienia dane w czytelne obrazy, które ułatwiają zrozumienie wyników. Poznasz najpopularniejsze typy wykresów i nauczysz się dobierać je do charakteru danych, aby prezentacje były przejrzyste. Omówimy też najczęstsze błędy i techniki manipulacji, by świadomie ich unikać. Na koniec wykorzystasz Code Interpreter do praktycznej pracy: wygenerujesz kod w Pythonie, przetworzysz dane i narysujesz wykresy – bez samodzielnego programowania, w oparciu o wskazówki z kursu.