MądrePieniądze.plNiezależny portal finansowyPremium
Ebooki i kursy

Program kursu · Dane

Analiza danych, BI i decyzje biznesowe

Program łączy SQL, jakość danych, statystykę, Power BI, Python, analizę procesów i governance AI. Każdy moduł kończy się artefaktem gotowym do obrony przed biznesem.

Poziom
Analityk / senior analyst
Planowany czas
15 tygodni · 88 h
Tygodniowo
średnio 5-6 h tygodniowo
Forma programu
Online · laboratoria SQL/Python · Power BI · projekt procesowy

Zakres nauki

Program moduł po module

01

Architektura danych, SQL i jakość

17 h

Od źródła do kontrolowanego zbioru analitycznego.

  • Relacyjny model danych i normalizacja
  • SQL: join, window functions, CTE
  • Profilowanie, lineage i data contracts
  • Testy kompletności, unikalności i zgodności

Zadanie praktyczne

Zmapuj trzy źródła, zbuduj model analityczny i raport jakości z regułami odrzutu.

Kryteria zaliczenia

  • Jawne klucze i grain
  • Kontrole sum i duplikatów
  • Lineage od KPI do źródła
02

Statystyka, eksperyment i przyczynowość

17 h

Wnioskowanie odporne na szum i błędy selekcji.

  • Rozkłady, przedziały ufności i testy
  • Wielkość efektu i moc
  • A/B testy i quasi-eksperymenty
  • Korelacja, confounding i pułapki agregacji

Zadanie praktyczne

Zaprojektuj eksperyment lub analizę quasi-eksperymentalną dla decyzji biznesowej.

Kryteria zaliczenia

  • Hipoteza i metryka przed analizą
  • Moc i minimalny efekt
  • Ryzyka bias oraz plan interpretacji
03

Python, Power BI i warstwa semantyczna

19 h

Powtarzalny pipeline i spójne definicje KPI.

  • Pandas, walidacja i notebook jako ślad analizy
  • Model gwiazdy i miary DAX
  • Incremental refresh i wydajność
  • Definicje KPI, kontekst filtra i drill-through

Zadanie praktyczne

Zbuduj pipeline transformacji i dashboard zarządczy z pięcioma uzgodnionymi KPI.

Kryteria zaliczenia

  • Powtarzalne przetwarzanie
  • Model gwiazdy bez niejawnego many-to-many
  • Każdy KPI ma definicję i źródło
04

Analiza biznesowa i procesy

18 h

Łączenie danych z przepływem pracy, rolami i ograniczeniami.

  • Problem framing i drzewo KPI
  • AS IS, TO BE, BPMN i UML
  • Process mining, cycle time i kolejki
  • Theory of Constraints i analiza przyczyn źródłowych

Zadanie praktyczne

Zmapuj proces end-to-end, zmierz przepustowość i zaprojektuj TO BE z kontrolami.

Kryteria zaliczenia

  • Zdarzenia, role i wyjątki
  • Wąskie gardło potwierdzone danymi
  • Efekt, ryzyko i plan wdrożenia
05

AI, governance i komunikacja decyzji

17 h

Model jako kontrolowany element procesu, nie nieomylna odpowiedź.

  • Uczenie nadzorowane, walidacja i drift
  • RAG, lokalne LLM i ocena jakości
  • Human-in-the-loop, privacy i model risk
  • Storytelling, alerty i decyzje

Zadanie praktyczne

Zaprojektuj rozwiązanie AI z metryką jakości, testami, eskalacją i dashboardem monitoringu.

Kryteria zaliczenia

  • Baseline bez AI
  • Zbiór ewaluacyjny i próg akceptacji
  • Ślad decyzji oraz człowiek w punktach ryzyka
Pobierz archiwalny program DS (PDF)

PDF pochodzi z dotychczasowego katalogu Data Strategy. Opisuje program, nie potwierdza dostępności lekcji, terminu naboru ani aktualnej oferty sprzedaży.

Literatura i źródła programu

  • książka

    Designing Data-Intensive Applications

    Martin Kleppmann

    Architektura niezawodnych systemów danych

  • książka

    The Data Warehouse Toolkit

    Ralph Kimball, Margy Ross

    Modelowanie wymiarowe

  • książka

    An Introduction to Statistical Learning

    James, Witten, Hastie, Tibshirani

    Statystyka i uczenie maszynowe

  • książka

    Storytelling with Data

    Cole Nussbaumer Knaflic

    Komunikacja analizy

  • standard

    BPMN 2.0.2

    Object Management Group

    Formalny standard modelowania procesów