// MIT KAPNAK AKIK RÉSZT VESZNEK A TRÉNINGEN

Napjainkban az AI teljesen átalakította az adatelemzést. Az AI segítségével nagyon gyorsan elkészíthetők olyan Python kódok, amik az adatokat elemzik és modellezik. Felmerülhet a kérdés, hogy akkor mi szükség lehet elemzőkre? A kérdés jogos, de van egy olyan része az adatelemzéseknek, amit egyelőre az AI még nem tud átvenni tőlünk - ez pedig a gondolkodás. A tréningnek nem célja Python kódok tanítása, mivel ebben az AI lassan verhetetlen. DE a képzés segítséget nyújt abban, hogyan irányítsuk úgy az AI-t, hogy az elemzés végére tényleges üzleti hasznot állítsunk elő.  A képzés rengeteg esettanulmányt tartalmaz, ami adatelemzési csapdákat, rossz kommunikációs mintákat - és ezekre adott helyes  megoldásokat mutat be.

// KINEK

• Adatelemzőknek
• Üzleti elemzőknek
• BI szakértőknek
• Data scientisteknek
• Adatokkal dolgozó vezetőknek
• Piackutatóknak

// MIT TARTALMAZ

Elmélet

... Mi az adat, információ és tudás között a különbség? Milyen információk nyerhetők ki, és mik nem adatokból? Hogyan lesz az adatból profit? Adat-maraton jelenség - miért nem sikeres az adatelemzési projektek többsége?

... Adatelemzés. Mi az adatelemzés 3 fő pillére? Különböző adattípusoknak mi a szerepe az adatelemzésnél? Mi az információtömörítés, és hogyan lehet kevesebb adatból több üzleti információt kinyerni?

... Mi a különbség az AI és humán elemzés között. Egy esettanulmány bemutatása, miben jobb az emberi elemzés és miben jobb az AI? 

... Adat és valóság kapcsolata. Mikor jó egy adatbázis és mikor nem? Hogyan torzul(hat) az információ az adatelemzés közben?

... Milyen tipikus adatelemzési hibákat lehet elkövetni? Mi a Simpson-paradoxon? Hogyan kezeljük az extrém eredményeket?

... Kritikus gondolkodás szerepe az adatelemzés folyamatában? Mikor ne higgyünk az eredményeknek?

... HARKing jelenség mit jelent? Mi a különbség a spekuláció és ok-okozati összefüggés között?

Gyakorlat (hogyan használjuk az AI-t elemzésekhez)

... Üzleti kérdésből AI-prompt (Adat és tudás blokkhoz).

... AI-asszisztált feltáró elemzés anonimizált mintaadaton, majd ugyanez megismételve tudatos elemzési pontok beiktatásával. 

... Csapdakeresés: Simpson-paradoxon és HARKing AI-val (azaz ne keressünk olyan összefüggést ami nincs az adatokban!)

... Vezetői összefoglaló az AI segítségével

// DÍJ

Magánszemélyeknek: 59.000 Ft (bruttó), cégeknek: 69.000 Ft + ÁFA/fő (Data Science klub tagoknak: 40% kedvezmény!) 

// MIKOR ÉS HOL?

2026.09.25, NRC irodaház, 1138 Budapest Tomori utca 32, I. emelet

Képzésen ilyen és ehhez hasonló diagramok értelmezését is gyakoroljuk.

Cégek kérhetnek kihelyezett tréninget minimum 3 fős létszámtól. Ebben az esetben az időpont és helyszín közös egyeztetés alapján kerül véglegesítésre.