AI az adatelemzésben
Sajátítsd el a mesterséges intelligenciával támogatott adatelemzést egy tapasztalt AI-mérnök vezetésével, és juss el gyorsabban az üzleti kérdéstől a megbízható, döntéstámogató insightokig!
Tilinger Béla
AI transformation expert
15+ év ügyféltapasztalattal
A KURZUSRÓL
- Kezdés:
MÁJUS 20.
- Hossz:
12 alkalom
- Formátum:
élő, online
A mesterséges intelligencia alapjaiban alakította át az adatelemzői munkát: gyorsítja az adatfeldolgozást, segíti az elemzői gondolkodást, illetve támogatja a precízebb döntéshozatalt. A kurzuson megmutatjuk, hogyan használd a mindennapi munkádban tudatosan az AI-t például üzleti kérdések értelmezéséhez vagy döntéstámogató riportok készítéséhez. Építs fel megbízható és ellenőrizhető, AI-támogatott elemzői workflow-kat!
KINEK AJÁNLJUK A KURZUST?
-
01
Kezdő üzleti elemzőknek,
akik Excelben vagy BI-eszközökkel dolgoznak, de bizonytalanok az adattisztításban, az adatstruktúrák értelmezésében és az AI-jal támogatott insightok készítésében. A kurzuson elsajátítod az AI-alapú adatfeldolgozást és riportkészítést, valamint vizualizációs technikákkal is gazdagodsz.
-
02
Marketing- és pénzügyi elemzőknek,
akik nehezen értelmezik a technikai elemzések eredményeit, vagy szeretnének gyorsabban döntéstámogató elemzéseket készíteni. Az AI az adatelemzésben képzésen megmutatjuk, hogyan generálj insightokat, és miként készíts mesterséges intelligencia segítségével storytelling-alapú vezetői összefoglalót.
-
03
HR-, pénzügyi és operatív szakembereknek,
akik nagy mennyiségű, gyakran strukturálatlan adattal dolgoznak, sok repetitív riportot készítenek, és szeretnék automatizálni a folyamataikat. Az alkalmakon megtanulod, hogyan építs AI-támogatott, ismételhető elemzési és riportolási megoldásokat, és egy személyes promptkönyvtárat alakíthatsz ki az egyedi feladatokhoz.
AZ ELŐADÓ
Tilinger Béla
AI transformation expert
-
Több mint 15 év ügyféltapasztalattal rendelkezik mesterséges intelligenciával és big datával kapcsolatos fejlesztésekben.
-
Négy évet töltött vezető AI-mérnökként az amerikai SambaNova cégnél, ahol az OTP Bank nyelvi modelljének fejlesztéséért felelt, Szaúd-Arábiában pedig energetikai cégek AI-alkalmazásainak bevezetését segítette.
-
A Vodafone és az Aegon európai központjában big data és AI-eszközök használatának bevezetését és terjesztését irányította.
-
Az Oracle EMEA régiójában CRM-tanácsadóként ERP- és CRM-rendszerek bevezetésében szerzett többéves tapasztalatot.
MIRE SZÁMÍTHATSZ A KURZUSON?
-
01
Valós példák és gyakorlati feladatok
Kkv-kra jellemző, valódi adatkészleteken keresztül tanulhatod meg, hogyan használható az AI az adattisztítás, az SQL-elemzés, a dashboardkészítés és az insightgenerálás támogatására. Olyan gyakorlati technikákat mutatunk, amelyekkel csökkentheted a manuális munkát, miközben növeled az elemzések pontosságát és érthetőségét is.
-
02
Gyors insightok és vizualizációk készítése AI-jal
A mesterséges intelligencia az adatelemzésben képzésen megtanulod, hogyan alakítsd át az elemzett adatokat könnyen értelmezhető vizualizációkká, KPI-okká és interaktív dashboard mockupokká. Az AI a segítségedre lesz a trendek és a korrelációk azonosításában, így könnyebben juthatsz releváns, döntéstámogató insightokhoz.
-
03
Üzleti kommunikáció, automatizálás és ellenőrizhetőség
Megtanulod, hogyan fordítsd le az elemzési eredményeket világos vezetői nyelvre, és miként készíts strukturált összefoglalókat és storytellinganyagokat az AI segítségével. Az alkalmakon foglalkozunk az ismételhető riportolással, az automatizálás alapjaival, valamint az adatvédelem, a governance és az AI-használat kockázataival is.
Kurzusprogram
-
01 alkalom05.20.
Adatelemző workflow AI-jal és promptalapok
- AI-alapfogalmak
- Adatelemzés vs. generatív AI: hol segít, hol nem
- Tooltérkép: ChatGPT/Copilot, Excel/Sheets, Claude, SQL, BI, Python Notebook
- Promptalapok analitikához: szerep, kontextus, adatok, elvárt kimenet
- Adatbiztonság és érzékeny adatok: mit NE?
- Verifikáció: hogyan ellenőrizzük az AI válaszait (forrás, számok, reprodukció)?
- Saját „promptkönyvtár” és munkafolyamat-sablon felépítése
-
02 alkalom05.27.
Üzleti kérdésből elemzési terv készítése AI-jal
- Üzleti célok → mérőszámok (KPI) → elemzési kérdések
- „MECE” gondolkodás és hipotézisek felírása
- AI mint partner: jó kérdések, vakfoltok, alternatívák
- Sablon elemzési briefhez (kérdések, adatigény, módszer, kimenetek)
- Stakeholderkommunikáció: hogyan kérjünk pontos igényt?
-
03 alkalom06.01.
Adatforrások és AI-jal támogatott adatkinyerés
- Tipikus kkv-adatforrások: CRM, webshop, számlázó, kampány, support
- Exportok gyors ellenőrzése AI-jal (mezők, típusok, hiányzó)
- Scraping/lekérdezések: mit lehet és mit nem (jogi/etikai alapok)?
- Data dictionary és mezőmagyarázat generálása AI-jal
- Automatikus dokumentálás: forrás, frissülés, definíciók
-
04 alkalom06.03.
Adattisztítás és minőségbiztosítás AI-jal
- Leggyakoribb hibák: duplikáció, hiányzó érték, hibás típus, outlier
- Power Query (vagy Sheets) tisztítási receptek AI-jal
- Szabályok megfogalmazása: „data quality checks” promptolása
- Audit trail: hogyan dokumentáljuk a tisztítási lépéseket?
- Egyszerű automatizálás: ismételhető import és transzformáció
-
05 alkalom06.08.
Mit mondanak az adatok? – AI-jal támogatott elemzés
- EDA checklist: eloszlások, korrelációk, szezonális eltérések stb.
- AI mint „elemzőtárs”: mit nézzek még meg?
- Grafikonjavaslatok és félreértelmezések elkerülése
- Insightok priorizálása: hatás-bizonyosság mátrix
-
06 alkalom06.10.
Hatékony SQL-analitika AI segítségével
- Lekérdezésírás, optimalizálás, magyarázat
- SQL-feladatok tipikusan: join, window, cohort, retention
- SQL-írás AI-jal: követelménypontosítás, mintaadatséma
- Teljesítmény: index, szűrés, aggregálás, magyarázó gondolkodás
- SQL-validálás: kis mintán ellenőrzés
- Dokumentáció: kommentek, query leírás üzleti nyelven
-
07 alkalom06.15.
Dashboard és vizualizáció: AI a BI-eszközökben
- BI-alapú vizualizációs eszközök: hol van AI-segítség, és hol nincs?
- Vizualizációs döntések: cél, közönség, hierarchia
- Dashboard wireframe AI-jal: elrendezés és KPI-ok
- DAX/Calc-mezők asszisztált felépítése (ha releváns)
- Interaktivitás és szűrők: használhatósági alapok
-
08 alkalom06.17.
Storytelling és vezetői kommunikáció AI-jal
- Insightból sztori: mi a kulcsinformáció?
- Vezetői összefoglaló keret: helyzet, megfigyelés, ok, javaslat
- Narratíva, slide vázlata, címsorok és vizuálbrief AI-jal
- Bizonytalanság kommunikálása: feltételezések, korlátok
- Q&A-felkészülés: kritikus kérdések generálása AI-jal
-
09 alkalom06.22.
Előrejelzés és egyszerű modellezés: no-code/low-code lehetőségek
- Mikor elég a trend + szezon? Mikor kell modell?
- Idősoralapok: train/test, hibamértékek (MAE/MAPE)
- AutoML és beépített eszközök áttekintése (toolagnosztikusan)
- AI mint tutor: modellválasztás és értelmezés
- A modellek ellenőrzése: leakage, túlillesztés, józan ész
-
10 alkalom06.24.
A/B teszt és statisztika AI-támogatással
- A/B teszt alapok: hipotézis, metrika, randomizálás
- Mintaelemszám és időtáv: AI-jal számoltatás + kézi sanity check
- Eredmények értelmezése
- Tipikus csapdák: szezon, mintavételi torzítás, több teszt
- Kommunikáció: döntési javaslat és a következő lépések
-
11 alkalom06.29.
Automatizálás és ismételhetőség: AI a riportolási folyamatban
- Ismételhető analízis: verziózás, sablonok, checklistek
- Egyszerű automatizálás: frissítés, export, e-mail/slack (toolagnosztikusan)
- Dokumentáció és kommentek generálása (runbook) AI-jal
- „Agent” gondolkodás: feladatok bontása, kontrollpontok
- Minőségbiztosítás: tesztek, logok, hibakezelés
-
12 alkalom07.01.
Governance, etika és személyes AI-toolbox összeállítása, kurzuszárás
- Adatvédelem és vállalati policy: mire figyeljünk kkv-nál?
- Hallucináció és torzítás kezelése: „trust but verify”
- Prompt library finomhangolása: sablonok és minták
- AI-használati útmutató a csapatnak
- Záró összefoglalás: kedvenc workflow és tanulságok
TUDD MEG AZ ÁRAT!
A kurzussal kapcsolatos további információkért töltsd ki az űrlapot, és munkatársunk a lehető leghamarabb felveszi veled a kapcsolatot, hogy bővebb tájékoztatást adjon a kurzus részleteiről és áráról.