IA pour les analystes de données

Aperçu

Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.

Your Practical Guide to AI-Augmented Data Analysis AI is changing how data analysts work, and this course shows you how to use it well. You'll learn to embed an AI assistant into every stage of your analysis workflow, from interrogating raw data to delivering insights leadership will act on.

DataCamp provides a built-in AI Data Assistant so you can practice on real datasets from the very first lesson. No technical background or external AI subscription required.

Write Prompts That Get Defensible Analysis Vague prompts produce vague output. This course teaches the GCSE framework (Goal, Context, Scope, Example) for turning open-ended business questions into precise instructions an AI can act on.

You'll practice on realistic scenarios across a coffee chain, a SaaS support desk, and a retail buyer's office, and learn how to spot the AI risks that hide inside polished-looking responses:

probabilistic variation, hallucination, sycophancy, and missing context. Audit Data Quality, Enrich Fields, and Find Insights Worth Chasing Most AI demos skip the messy middle.

This course doesn't. You'll work through the analyst loop on real datasets:

interrogate data for fuzzy duplicates, impossible timestamps, and missing values; enrich raw fields by using AI as both doer (executing the work) and advisor (deciding what's worth doing in the first place); then surface insights across trends, distributions, differences, and outliers.

Every finding gets pressure-tested before it reaches a stakeholder. Tell Stories That Land, Then Verify Before They Ship A dashboard or one-paragraph story is only as good as the verification behind it.

You'll learn to compress dashboard discovery and prototyping from weeks to an afternoon, tailor data stories to the audience and the decision in front of you, and apply the S.P.O.T. framework (Sample-and-trace, Peer-review, Order-of-magnitude check, Test-boundaries) to catch polished-but-wrong output before it reaches leadership. The capstone runs a complete AI-first analysis on a US retail chain, then closes with a bonus lesson from the Snowflake team on Snowflake Cortex.

By the time you complete this course, you'll have a repeatable framework for using AI across every stage of analysis, from prompt to dashboard to written recommendation, and the judgment to know when to trust the result, when to verify, and when to push back.

Programme

• Augmenter l'analyse des données avec l'IA
Configurez votre ensemble d'outils d'analyste augmenté par l'IA. Apprenez où l'IA s'intègre dans les cinq étapes du cycle d'analyse, maîtrisez le cadre de suggestion GCSE pour transformer des demandes vagues en recommandations exploitables, et choisissez la bonne façon de connecter l'IA à vos données : fichiers plats, MCP, ou une couche sémantique gouvernée.
• Explorer les données et développer des connaissances
Passez des données brutes à des connaissances que vous pouvez défendre. Interrogez la qualité des données pour les doublons flous, les valeurs manquantes, et les horodatages impossibles ; enrichissez les champs bruts avec l'IA à la fois exécutrice et conseillère ; puis trouvez des connaissances qui valent la peine d'être poursuivies à travers les tendances, les distributions, les différences et les valeurs aberrantes, et vérifiez chacune avant qu'elle n'atteigne un intervenant.
• Raconter visuellement des histoires et agir sur les connaissances
Transformez vos découvertes en tableaux de bord et récits qui marquent. Comprimez la découverte et le prototypage du tableau de bord de quelques semaines à un après-midi, adaptez les histoires de données à l'audience et à la décision devant vous, et protégez contre un résultat poli mais faux avec le cadre de vérification S.P.O.T.
• Projet de fin d'études : Une analyse complète orientée IA
Réalisez une analyse complète orientée IA sur Board and Beyond, une chaîne de distribution américaine. Auditez la qualité des données, identifiez les enrichissements qu'un responsable de catégorie utiliserait réellement, révélez et vérifiez une découverte principale, construisez un tableau de bord qui soutient une décision d'expansion, et livrez une histoire d'un paragraphe à la direction.

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Enseigné par

Andy Cotgreave

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Matières

Data Science