Kurs AI w pracy z SQL - praktyczne wykorzystanie modeli LLM i agentów do analizy danych
Kurs AI w pracy z SQL - praktyczne wykorzystanie modeli LLM i agentów do analizy danych odbędzie się w dniach 16-17 września 2026 r.
Więcej informacji dostępne na stronie: SZCZEGÓŁY SZKOLENIA.
Program szkolenia AI w pracy z SQL
1. AI i modele językowe w analityce danych - podstawy i możliwości
- charakterystyka modeli językowych LLM oraz podstawy ich działania,
- różnice pomiędzy podejściem deterministycznym a probabilistycznym w systemach AI,
- możliwości i ograniczenia modeli językowych w zadaniach związanych z analizą danych,
- sytuacje, w których AI może znacząco wesprzeć analityka, oraz przypadki, w których jej wykorzystanie może prowadzić do błędnych rezultatów,
- zmieniająca się rola analityka - od wykonywania pojedynczych zapytań do zarządzania i koordynowania całymi procesami analitycznymi wspieranymi przez AI.
2. Tokeny, kontekst i architektura rozwiązań AI dla analityki
- zasady efektywnego gospodarowania tokenami podczas pracy z modelami językowymi,
- zarządzanie długością i zawartością kontekstu przekazywanego modelowi,
- charakterystyka modeli RLM i ich potencjalne zastosowanie w pracy z danymi,
- dobieranie odpowiedniego modelu AI w zależności od rodzaju wykonywanego zadania,
- podstawowe elementy architektury systemów wykorzystujących AI,
- współpraca modelu językowego z bazą danych, kodem oraz innymi komponentami środowiska analitycznego.
3. Prompt Engineering dla analityka - jak skutecznie komunikować się z LLM?
- sposób działania modeli językowych i jego znaczenie dla konstruowania poleceń,
- budowa efektywnego promptu przeznaczonego do zadań analitycznych,
- przygotowanie i dostarczanie modelowi odpowiedniego kontekstu,
- organizowanie danych wejściowych w formatach Markdown, JSON, XML i CSV,
- rola promptu systemowego w definiowaniu sposobu działania modelu,
- określanie roli AI, zakresu jej działania, ograniczeń oraz oczekiwanego formatu odpowiedzi,
- tworzenie promptów zapewniających bardziej przewidywalne i użyteczne rezultaty.
4. AI w pracy z SQL - od potrzeb biznesowych do gotowego zapytania
- wykorzystanie modeli LLM do tworzenia zapytań SQL na podstawie opisów i wymagań biznesowych,
- poprawianie oraz przebudowywanie istniejących zapytań,
- przekładanie pytań i celów biznesowych na konkretne zadania analityczne,
- analiza otrzymanego kodu SQL pod kątem logiki i poprawności,
- zwiększanie czytelności oraz efektywności zapytań,
- wykorzystanie AI do wyszukiwania potencjalnych przypadków brzegowych i sytuacji wyjątkowych,
- współpraca analityka z AI podczas projektowania i rozwijania zapytań.
5. Pamięć, kontekst i wiedza zewnętrzna w systemach AI
- wykorzystanie mechanizmu RAG do dostarczania modelom dodatkowej wiedzy,
- zastosowanie podejścia Agentic RAG w bardziej złożonych procesach analitycznych,
- podstawy działania i zastosowania baz wektorowych,
- wykorzystanie baz grafowych jako źródła wiedzy dla systemów AI,
- przekazywanie modelowi właściwego kontekstu potrzebnego do wykonania zadania,
- łączenie modeli AI z wewnętrznymi danymi, dokumentacją i wiedzą organizacji,
- budowanie systemów AI korzystających z firmowych źródeł informacji.
6. Praktyczne zastosowania AI w analizie danych, insightach i KPI
- automatyczne opracowywanie podsumowań przeprowadzonych analiz,
- wykorzystanie AI do poszukiwania i formułowania insightów produktowych,
- generowanie hipotez na podstawie dostępnych danych,
- stosowanie AI do wykonywania kontroli typu sanity check,
- identyfikowanie nietypowych wartości, braków danych i wyników niespójnych z oczekiwaniami,
- wsparcie w definiowaniu oraz weryfikowaniu KPI,
- wykrywanie potencjalnych błędów znajdujących się w danych, zapytaniach i procesie analitycznym,
- wykorzystanie AI jako dodatkowej warstwy kontroli jakości analizy.
7. Testy A/B i eksperymenty wspierane przez sztuczną inteligencję
- wykorzystanie AI podczas planowania eksperymentów i testów,
- formułowanie hipotez badawczych oraz określanie sposobu ich weryfikacji,
- wsparcie w analizowaniu i interpretowaniu wyników statystycznych,
- wykorzystanie AI do przygotowania oraz komunikowania wniosków z eksperymentów,
- ograniczenia i zagrożenia związane z automatycznym interpretowaniem wyników testów A/B,
- krytyczna ocena rekomendacji generowanych przez modele,
- wykorzystanie koncepcji "syntetycznych użytkowników" i person AI w procesach eksperymentalnych.
8. Warsztaty analityczne - wykorzystanie AI w rzeczywistych scenariuszach
- praca na przykładach i problemach charakterystycznych dla codziennej pracy zespołów analitycznych,
- analiza i poprawianie istniejących promptów wykorzystywanych przez analityków,
- eksperymentowanie z różnymi sposobami formułowania poleceń,
- porównywanie rezultatów uzyskiwanych przy zastosowaniu różnych promptów i modeli,
- ocena jakości oraz użyteczności odpowiedzi AI w konkretnych przypadkach biznesowych,
- identyfikowanie zadań, w których wykorzystanie AI przynosi największą wartość,
- budowanie modelu współpracy, w którym AI pełni funkcję asystenta analityka, a nie zastępuje jego kompetencji.
9. AI w codziennej pracy analityka - workflow i automatyzacja
- wykorzystanie AI podczas realizacji szybkich analiz ad-hoc,
- wspomaganie procesu eksploracji i poznawania danych,
- automatyzowanie przygotowywania dokumentacji analitycznej,
- usprawnianie sposobu przekazywania insightów i wyników analiz osobom biznesowym,
- identyfikowanie powtarzalnych czynności możliwych do zautomatyzowania,
- wykorzystanie AI do zwiększania efektywności codziennego workflow,
- zasady współpracy zespołowej przy wykorzystaniu narzędzi AI,
- tworzenie wspólnych standardów i dobrych praktyk pracy z AI w zespole analitycznym.
10. Jakość, bezpieczeństwo i odpowiedzialne wykorzystanie AI w analityce
- metody sprawdzania poprawności wyników przygotowanych przez modele AI,
- odpowiedzialność analityka za końcowy rezultat analizy niezależnie od wykorzystanych narzędzi,
- rozpoznawanie i ograniczanie ryzyka halucynacji dotyczących danych, liczb i faktów,
- zapewnienie możliwości prześledzenia sposobu powstania wyniku oraz podstawy jego interpretacji,
- wykorzystanie koncepcji Explainable AI i LLM-as-a-Judge do oceny jakości odpowiedzi,
- przegląd modeli open-source, takich jak Llama 3, Mistral i Gemma,
- wykorzystanie narzędzi Ollama oraz LM Studio do pracy z modelami lokalnymi,
- koncepcja Local-First Analytics i możliwości przetwarzania danych lokalnie,
- anonimizowanie, maskowanie i zabezpieczanie danych wykorzystywanych przez systemy AI,
- zastosowanie modeli lokalnych i chmurowych w podejściu hybrydowym,
- zasady organizacji bezpiecznej pracy zespołu analitycznego z AI,
- określanie sytuacji, w których warto wykorzystać AI, oraz tych, w których lepszym rozwiązaniem pozostają klasyczne metody analityczne,
- tworzenie checklist wspierających kontrolę jakości pracy z AI,
- opracowanie rekomendowanego procesu pracy analityka wspieranego przez AI,
- identyfikacja obszarów wymagających dalszego rozwoju kompetencji zespołu.
⚙️ Kurs AI w pracy z SQL - praktyczne wykorzystanie modeli LLM i agentów do analizy danych | Gdańsk | Cognity Sp. z o.o.
Cognity Sp. z o.o. "To Know How!"
📍 ul. Morawskiego 5, 30-102 Kraków
📞 Telefon: 577 136 633
📧 E-mail: [email protected]
📌 Wizytówka Google (lokalizacja w Krakowie):
👉 https://maps.app.goo.gl/cTSgGQW4dVcG7SUd6
🎓 Kurs AI w pracy z SQL - praktyczne wykorzystanie modeli LLM i agentów do analizy danych | Gdańsk
Cognity Sp. z o.o. prowadzi szkolenie "AI w pracy z SQL - praktyczne wykorzystanie modeli LLM i agentów do analizy danych" w formule stacjonarnej dla uczestników z całej Polski. Kurs przeznaczony jest dla analityków danych, specjalistów SQL, BI, osób pracujących z bazami danych oraz wszystkich, którzy chcą wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji do usprawnienia codziennej pracy analitycznej.
Podczas szkolenia uczestnicy poznają praktyczne zastosowania modeli językowych LLM, narzędzi AI oraz agentów w pracy z SQL i danymi. Uczą się między innymi tworzenia i optymalizacji zapytań, przekładania wymagań biznesowych na język SQL, analizy wyników, generowania insightów oraz automatyzowania powtarzalnych zadań.
Kurs pokazuje również, jak efektywnie współpracować z AI, jednocześnie zachowując kontrolę nad jakością, poprawnością i bezpieczeństwem wyników.
🤖 Zakres kursu AI w pracy z SQL:
- podstawy działania modeli LLM i ich zastosowanie w analityce danych,
- możliwości oraz ograniczenia sztucznej inteligencji w pracy analityka,
- dobór modeli AI do konkretnych zadań analitycznych,
- zarządzanie kontekstem i efektywne wykorzystanie tokenów,
- tworzenie skutecznych promptów do pracy z danymi i SQL,
- generowanie, analiza, refaktoryzacja i optymalizacja zapytań SQL,
- przekształcanie wymagań biznesowych w zapytania analityczne,
- wykorzystanie AI do eksploracji danych i tworzenia insightów,
- automatyzacja podsumowań, analiz oraz dokumentacji,
- wykorzystanie RAG, baz wektorowych i innych źródeł wiedzy,
- zastosowanie agentów AI w procesach analitycznych,
- wspieranie projektowania i interpretacji eksperymentów oraz testów A/B,
- wykrywanie anomalii, braków danych i potencjalnych błędów w analizach,
- tworzenie i weryfikacja KPI z wykorzystaniem AI,
- integracja AI z codziennym workflow analityka,
- kontrola jakości odpowiedzi i wykrywanie halucynacji modeli,
- bezpieczeństwo, anonimizacja oraz odpowiedzialne wykorzystanie danych,
- budowanie zespołowego modelu pracy z AI.
📊 AI + SQL - praktyczne podejście do analizy danych
Szkolenie koncentruje się na rzeczywistych zastosowaniach AI w pracy z danymi. Uczestnicy poznają sposoby wykorzystania modeli językowych do szybszego przygotowywania zapytań SQL, analizy istniejącego kodu, wyszukiwania potencjalnych problemów oraz przekształcania pytań biznesowych w konkretne zadania analityczne.
Duży nacisk położony jest na praktyczne wykorzystanie AI jako "copilota" analityka, który wspiera proces analityczny, ale nie zastępuje wiedzy, krytycznego myślenia i odpowiedzialności człowieka za końcowy wynik.
🧠 Modele LLM, agenci AI i dodatkowe źródła wiedzy
Uczestnicy poznają również bardziej zaawansowane sposoby budowania systemów AI wspierających analitykę. Omawiane są między innymi mechanizmy RAG i Agentic RAG, bazy wektorowe i grafowe oraz sposoby dostarczania modelom odpowiedniego kontekstu.
Szkolenie pokazuje, jak łączyć modele językowe z bazami danych, kodem i innymi źródłami informacji, aby tworzyć rozwiązania dopasowane do konkretnych potrzeb analitycznych.
🛡️ Bezpieczna i świadoma praca z AI
Istotnym elementem kursu jest także ocena jakości wyników generowanych przez sztuczną inteligencję. Uczestnicy poznają metody weryfikowania odpowiedzi modeli, identyfikowania halucynacji, kontroli poprawności danych oraz ograniczania ryzyka błędnych interpretacji.
Poruszane są również zagadnienia związane z bezpieczeństwem danych, anonimizacją, rozwiązaniami lokalnymi oraz podejściem hybrydowym do wykorzystania modeli AI.
Szkolenie ma charakter praktyczny - uczestnicy pracują na przykładach analitycznych, ćwiczą tworzenie promptów, zapytań SQL i procesów wspieranych przez AI oraz porównują jakość różnych sposobów wykorzystania modeli językowych.
👉 Szczegóły oferty kursów:
https://www.cognity.pl
👉 Kurs AI w pracy z SQL - modele LLM i agenci AI w analizie danych:
https://www.cognity.pl/kurs-ai-w-pracy-z-sql-praktyczne-wykorzystanie-modeli-llm-i-agentow-do-analizy-danych
🧠 Baza wiedzy - AI, SQL i analiza danych (blog Cognity)
Na blogu Cognity publikujemy materiały dotyczące:
🤖 sztucznej inteligencji i modeli językowych,
📊 analizy danych i Business Intelligence,
💻 SQL, baz danych i narzędzi analitycznych,
🧠 automatyzacji pracy z wykorzystaniem AI,
🔐 bezpieczeństwa danych i odpowiedzialnego wykorzystania AI,
💡 nowoczesnych technologii oraz kompetencji cyfrowych.
👉 Blog Cognity:
https://www.cognity.pl/blog
⭐ Dlaczego warto wybrać kurs AI w pracy z SQL w Cognity?
✅ praktyczne połączenie AI, SQL i analizy danych,
✅ szkolenie dostępne online dla uczestników z całej Polski,
✅ nacisk na rzeczywiste zastosowania modeli LLM i agentów AI,
✅ ćwiczenia oparte na praktycznych scenariuszach analitycznych,
✅ rozwijanie umiejętności tworzenia skutecznych promptów,
✅ wykorzystanie AI do automatyzacji powtarzalnych zadań,
✅ nauka świadomej weryfikacji wyników generowanych przez AI,
✅ omówienie bezpieczeństwa i ochrony danych,
✅ podejście AI jako wsparcie dla analityka, a nie jego zastępstwo.
🚀 Chcesz wykorzystać AI do szybszej i skuteczniejszej pracy z SQL oraz analizą danych?
Poznaj możliwości modeli LLM i agentów AI, naucz się efektywnie komunikować z modelami oraz wykorzystuj sztuczną inteligencję w codziennej pracy analitycznej.
Skontaktuj się z nami i sprawdź najbliższe terminy szkolenia online.