AI datové analytiky nenahradí
Je potřeba to zmínit hned na úvod: i když je umělá inteligence pro datové analytiky skvělým pomocníkem, v dohledné době je rozhodně nenahradí.
AI nedokáže plně pochopit kontext, ve kterém data vznikají, a neumí kriticky zhodnotit výsledky v širších souvislostech. Lidský analytik rozhoduje, které otázky mají smysl, jaké závěry jsou relevantní pro konkrétní byznys, a dokáže odhalit všechny souvislosti. Navíc práce s daty není jen o technickém zpracování, ale také o komunikaci s týmem, prezentaci výsledků a odpovědnosti za rozhodnutí.
Teď už ale přejděme ke konkrétnímu využití AI v datové analýze…
1. Vysvětlení problematiky pomocí AI
Datoví analytici AI využívají již ve fázi seznamování se s problémem, který mají analyzovat. Pomocí nástrojů jako ChatGPT, Claude nebo Gemini získávají základní přehled o daném odvětví, nechávají si zpracovat podrobnou rešerši o problematice nebo si ujasňují pojmy a metody, kterým na první dobrou nerozumí.
Analýza problematiky tak datovému analytikovi zabere až o několik hodin méně času, než kdyby ji dělal čistě „na vlastní pěst“.
Praktický Mini kurz ZDARMA: Datová analýza s využitím AI
Zvažuješ změnu práce a chceš vědět, jestli by ti seděla kariéra datového analytika/analytičky?
Nyní máš skvělou příležitost to zjistit. Připravujeme praktický Mini kurz Datové analýzy s využitím AI ZDARMA.
-
Poznáš Základní principy datové analýzy
-
Dozvíš se, k čemu umělou inteligenci v datové analytice využívat a v čem na ni naopak nespoléhat.
-
Zkusíš si práci s nástrojem Google Colab – vyzkoušíš si např. používání vestavěné umělé inteligence. Vygeneruješ si příklady na procvičování nebo si pomocí nástroje zkusíš vyhledat případné chyby.
-
Zjistíš, jak v datové analýze používat ChatGPT – uvidíš, jak tě chytrý asistent může přivést na správné řešení, když si nevíš rady.
2. Generování testovacích dat
Aby datový analytik mohl otestovat správný postup analýzy, potřebuje k ruce testovací data. A co udělá, když je chce mít co nejrychleji? Hádáš správně: zavolá na pomoc umělou inteligenci.
AI dokáže vygenerovat fiktivní, ale realisticky vypadají dataset (např. zákaznická data nebo výsledky měření) a přizpůsobí strukturu dat konkrétnímu typu analýzy. Analytik tak opět ušetří spoustu času, který může věnovat důležitějším úkolům.
3. Čištění dat
Příprava dat patří k časově nejnáročnějším činnostem každé datové analýzy, a tak není divu, že i v této fázi si analytici pomáhají umělou inteligencí. Dokáže například:
- Detekovat a opravovat chyby
- Automaticky detekovat chybějící hodnoty
- Odhalit anomálie a nesrovnalosti v datech
- Přeformátovat a sjednotit datové typy
- Připravit data pro provedení datové analýzy
Existují i nástroje s integrovanou AI, které celý proces čištění značně automatizují. Více ti prozradíme na našem bezplatném a praktickém Mini kurzu využití AI v datové analýze.
4. Základní analýza dat
Podrobný rozbor samozřejmě musí připravit lidský analytik, ale AI dokáže vytvořit základní analýzu dat a dát dohromady shrnutí těchto poznatků.
AI nástroje ti jako datovému analytikovi umí nabídnout první analytický vhled bez nutnosti psaní kódu. Vytvoří pro tebe výstupy v podobě základních vizualizací, výpočtů, popisných shrnutí vztahů v datech nebo zapracují na předběžné interpretaci dat.
Důležité je, aby datový analytik tyto výstupy nebral jako finální výstup, ale pouze jako odrazový můstek ke své další práci. Umělá inteligence má práci zrychlit a zjednodušit, ale ne vyřešit od A do Z.
5. Vytvoření ukázkového kódu
Už jsme zmínili, že AI je skvělá na seznámení se s jakoukoliv problematikou (nejen) v datové analýze. Tomu napomáhá i tvorba konkrétních příkladů ukázkového kódu a dalších zkušebních výstupů.
Analytik si takto může nechat vygenerovat ukázkové skripty pro čištění a analýzu dat (např. v Pythonu nebo SQL).
Velkou výhodou je, že AI kód nejen napíše, ale také ho analytikovi krok po kroku vysvětlí, což z ní dělá skvělého pomocníka.
6. Revize výsledného řešení
Jestli je AI v něčem opravdu výborná, tak v poskytování zpětné vazby na hotový úkol. Co se připravené datové analýzy týče, umí například:
- Provést revizi kódu z hlediska efektivity nebo čitelnosti
- Najít potenciální chyby v logice nebo výpočtech
- Navrhnout rozšíření výstupů analýzy
- Vytvořit alternativní interpretace.
AI tak plní i roli konzultanta, který dává zpětnou vazbu, nabízí jiný pohled nebo odhaluje slabiny řešení.
Přihlas se na Mini kurz ZDARMA, nebo rovnou do intenzivního kurz Data Analyst
Co takhle ještě dnes vykročit za kariérou snů a stát se součástí jednoho z nejperspektivnějších oborů dneška i budoucnosti?
Zjisti více o našem připravovaném Mini kurzu datové analýzy s využitím AI.
Nebo se přihlas do intenzivního kurzu AI Perspektivní Datová analytika, kde z tebe uděláme juniorního datového analytika/analytičku. Po jeho skončení můžeš rovnou posílat životopisy.
Navíc tě po kurzu nenecháme na holičkách a v rámci programu Career Lab ti pomůžeme s přípravou CV nebo tě doporučíme do firem.
Máš jakékoliv otázky? Neváhej nám napsat na e-mail ahoj@coderslab.cz.
