Adatok és AI kapcsolata az üzleti világban
Bevezetés
Merüljön el az adatok és a mesterséges intelligencia izgalmas területében a „Adatok és AI kapcsolata az üzleti világban” képzésünkön! A program közérthetően tisztázza a legfontosabb fogalmakat, rávilágít az adatok üzleti jelentőségére a modern szervezetek működésében, és gyakorlati szemlélettel segíti a résztvevőket abban, hogy az adatvezérelt gondolkodást és megoldásokat a mindennapi munkájukban is hatékonyan alkalmazzák.
Kinek ajánljuk a képzést?
Középvezetőknek és szakembereknek a következő területeken: Pénzügy és kontrolling, Ellátási lánc és beszerzés, Marketing, Értékesítés és Kereskedelem, HR. KKV-k és vállalkozók felső vezetése.
A képzést elvégző résztvevők,
- elsajátítják a főbb adatfogalmakat és azok fontosságát
- megértik, hogyan lehet az adatokat a legjobban felhasználni a saját szervezeten belül
- rendelkezni fognak olyan adatkezelési szempontokkal és stratégiákkal, amelyek a való életben is működnek
- megtanulják, hogyan tudja a BI támogatni a vállalkozásukat, és segíteni kihasználni a lehetőségeket
- általános ismereteket szereznek a gépi tanulásról és az AI-ról, valamint használatáról
- kialakítják azt az üzletközpontú perspektívát, amely elválasztja a jót a nagyszerűtől
- olyan valós use case példákat tekintünk át, amelyeket más vállalatok használnak, és hasznosítani tudják a különböző üzleti területeken (például kereskedelmi elemzések, forgalmi előrejelzések, üzleti teljesítménymenedzsment)
- lehetőségük lesz arra, hogy számos adatprojekt megvalósítása után korábbi tapasztalatukból beszélő oktatókkal dolgozzanak együtt
- megismerkednek a generatív mesterséges intelligencia alapfogalmaival, promptolási alapelvekkel és az agent fejlesztés alapjaival
Tematika
1. nap: Adatok és Üzleti Intelligencia– Váltsunk perspektívát
Bevezetés
- Az adatok jelentősége és az adatok globális növekedési trendje
- Honnan származnak az adatok, hogyan dolgozzák fel és tárolják azokat?
- Mi az adatelemzés és adattudomány?
- Business Intelligence és Business Dashboard
- Adatarchitektúra és adatmodellek
- Mivel foglalkozik az adatelemző, az adattudós és adatépítész
- Mivel foglalkozik az adatelemző, az adattudós és adatépítész
Adatműveltség és adatkultúra
- Az adatműveltség és jelentősége a vállalkozás számára
- Kulcsok az adatismeret kiépítéséhez
- Hogyan hozzunk létre adatkultúrát és szervezeti adatműveltséget
Business Intelligence és adatelemzés
- Business Intelligence és használata
- Problémák, amelyeket a BI megold
- Az analitika típusai
- Szokásos használati esetek az üzleti életben
- Az adatgyűjtéstől az adattörténetmondásig
- Adatprojektek és a siker módjai
- Az adatvizualizáció alapelvei, bevált gyakorlatok és mit érdemes elkerülni
- Az adatok jövőbeli trendjei
Pénzügyi elemzések
- Hogyan néz ki a jövő P&L vagy 360 fokos P&L
- Pénzügyi modellezés és valós idejű szimulációk
- Egyéb adatalkalmazások a pénzügyekben
Üzleti teljesítményelemzés
- Stratégiai pillérek és KPI-fák (pénzügy, működés, HR, zöld menetrend, ügyfélközpontúság stb.)
- Power BI kártyák KPI célokra
- A vezető és lemaradt KPI-k összekapcsolása az elemzési kontextusban
2. nap: Mesterséges Intelligencia és use case példák
Gépi tanulás és mesterséges intelligencia
- Alapfogalmak
- Programozási nyelvek
- Szükséges matematika
- Adatok előkészítése
- Gépi tanulási algoritmusok és könyvtárak
- Use case példák
A mesterséges intelligencia jogi vonatkozásai
- AI Act, felelősségi kérdések, kockázatok
- Adatvédelem (GDPR), titokvédelem, szerzői jog és egyéb jogi szempontok
Generatív mesterséges intelligencia
- Alapfogalmak
- A természetes nyelvfeldolgozás alapjai (NLP bevezető), nagy nyelvi modellek (LLM)
- Foundation modellek: elmélet, architektúrák és alkalmazások
- Elérhető megoldások, jelenlegi és a jövőben várható trendek, tipikus üzleti alkalmazások
- Copilot Studio bemutató
Forgalmi előrejelzések (regresszió)
- ATM forgalmak előrejelzése
Kereskedelmi modellezés
- Árrugalmasság példa
Optimalizálási példák
- Készpénzoptimalizálási példa (optimalizáció)
Ügyfélelemzések
- Ügyfélszegmentálás (klaszterezés)
- Ügyfélérték és lojalitás
- Lemorzsolódási modellek (customer churn)
Képzés információk
- Helyszín: online
- Képzés nyelve: magyar
- Képzés időpontja: 2026. október 29-30.
- Időtartam: 2x4 óra
- Képzési díj: 149 000 Ft + áfa
Regisztráció
