Kurso programa
-
1 savaitė: Sprendimų anatomija
Kaip žmonės priima sprendimus ir kur DI gali papildyti procesą. Pagrindiniai terminai be žargono. -
2 savaitė: Duomenų kokybė ir šaltiniai
Kokie duomenys reikalingi, kaip juos surinkti ir kokių klaidų vengti prieš pradedant analizę. -
3 savaitė: Prognozavimo modeliai
Regresinė analizė, klasifikacija ir sprendimų medžiai. Interpretavimas be matematikos giluminių žinių. -
4 savaitė: Vizualizacija ir komunikacija
Kaip pateikti DI išvadas vadovybei ar klientams. Darbas su Power BI ir Looker Studio. -
5 savaitė: Etika ir apribojimai
Kada DI sprendimais nereikėtų pasitikėti. Šališkumo problemos ir atsakomybės klausimai. -
6 savaitė: Asmeninis projektas
Dalyviai pristato savo sprendimų analizės atvejį ir gauna grįžtamąjį ryšį.
Apie šią programą
Dirbtinis intelektas keičia tai, kaip organizacijos analizuoja duomenis ir priima sprendimus.
Kiekvieną dieną priimame dešimtis sprendimų, dažnai remdamiesi intuicija ar nepilna informacija. Šis kursas nagrinėja, kaip dirbtinis intelektas gali tapti patikimu analitiniu partneriu.
Kas iš tikrųjų vyksta, kai DI padeda nuspręsti
Daugelis galvoja, kad DI sprendžia už žmogų. Tai klaidingas supratimas. Gerai sukonfigūruoti modeliai, tokie kaip sprendimų medžiai ar rekomendacinės sistemos, tik struktūruoja informaciją ir parodo, kokių duomenų trūksta. Žmogus vis tiek sprendžia, tik informuočiau. Kurse nagrinėjame realius atvejus: personalo atranka, tiekimo grandinės optimizavimas, klientų segmentavimas.
Įrankiai, kuriuos iš tikrųjų naudoja praktikai
Dirbsime su Google Looker Studio, Microsoft Power BI ir keliais atvirojo kodo Python bibliotekomis, kurių nereikia mokėti programuoti. Kiekvienas modulis baigiasi konkrečia užduotimi: sukurti prognozės ataskaitą, interpretuoti modelio išvestį, argumentuoti sprendimą vadovybei. Teorija čia tik pagrindas, o ne tikslas.
Kam šis kursas tinka labiausiai
Vadybininkai, analitikai, projektų vadovai ir visi, kurie reguliariai dirba su ataskaitomis ar priima biudžeto, personalo ar strateginius sprendimus. Programavimo žinios nereikalingos, tačiau pravers gebėjimas dirbti su Excel lentelėmis. Kursas netinkamas, jei ieškote automatizavimo ar kodo rašymo mokymų.
Viena dalyvė, Rūta Žukauskaitė, po kurso pakeitė savo komandos ataskaitų formatą ir sutaupė apie 6 valandas per savaitę, kurias anksčiau praleisdavo rankiniam duomenų rūšiavimui.
Mokymosi tempas ir palaikymas
Kursas suskirstytas į savaitinius blokus su gyvosiomis sesijomis antradieniais. Tarp sesijų galima pateikti klausimus bendruomenės platformoje, kur dėstytojas atsako per 48 valandas. Nėra griežtų terminų atskiroms užduotims, tačiau rekomenduojama neatsilikti daugiau nei per vieną savaitę.