Course · 8 chapters
Data Work con l'AI
Use AI to clean messy data, ask sharper questions, surface hidden patterns, and turn findings into decision-ready stories. Excel examples, vendor-agnostic, 8 chapters, ~3h.
What you'll be able to do
- Turn vague requests into sharp questions
- Clean messy data with AI formulas
- Spot anomalies in your data fast
- Write summaries that drive decisions
- Build reproducible analysis templates
- Catch AI hallucinations before they ship
What's inside
- 1AI per data analyst: inizia qui
Un orientamento di 12 minuti allo percorso Data Analysts — perché esiste, cosa saprai fare, come si collegano i sette chapter e da dove partire.
- 2Il workflow AI dell'analista moderno
Mappa l'intero ciclo di analisi potenziato dall'AI — dalla domanda all'azione — e costruisci le abitudini che rendono qualsiasi Large Language Model il tuo partner di pensiero quotidiano.
- 3Fare domande migliori ai dati
Trasforma richieste vaghe in sotto-domande analitiche precise — e usa l'AI per scomporre, mettere in discussione e affilare ogni domanda prima di toccare i dati.
- 4Pulizia e Ristrutturazione Dati con l'AI
Recupera il 60-80% del tempo di analisi perso su dati disordinati — usa l'AI per rilevare anomalie, generare formule di pulizia per Microsoft Excel, ristrutturare layout e validare trasformazioni prima che raggiungano il tuo modello.
- 5Analisi esplorativa con l'AI
Lascia che l'AI faccia emergere pattern, correlazioni, anomalie e nuove domande dai tuoi dati — così passi meno tempo a fissare spreadsheet e più tempo a trovare ciò che conta.
- 6Storytelling con i dati + AI
Trasforma i risultati analitici in narrazioni che spingono alle decisioni — usando l'AI per redigere titoli di grafici, annotazioni, riassunti esecutivi e strutture di slide mentre tu controlli la storia.
- 7Pattern di analisi riproducibile con l'AI
Rendi ogni analisi ripetibile, verificabile e pronta per il passaggio di consegne — usando l'AI per documentare, templatizzare e automatizzare i tuoi workflow analitici.
- 8Bias, errori e allucinazioni nei dati
Riconosci le tre modalità di fallimento dell'analisi assistita dall'AI — bias sistematico, output errati e fabbricazione sicura — e costruisci protocolli di verifica che le intercettino prima che arrivino agli stakeholder.
Frequently asked questions
- What will I learn in this course?
- You learn to apply AI across the full analysis loop: turning vague requests into precise questions, cleaning and reshaping data in Excel, running exploratory analysis, telling data stories, building reproducible workflows, and catching AI errors. It runs 8 chapters in about 3 hours.
- Who is this course for?
- It is for working data analysts and business professionals who already analyze data and want to add AI to their daily workflow. The practitioner level assumes you do this work and want to do it faster and with more rigor.
- Do I need to code or use a specific AI tool?
- No coding is required, and the course is vendor-agnostic, so it works with any large language model rather than one product. Microsoft Excel is the running tool example for cleaning and reshaping data.
- How long is it and is there a certificate?
- The course runs about 3 hours across 8 chapters: a short orientation plus seven learning chapters. It is a self-paced skill path inside AI Academy by Anthropos, and you earn a certificate of completion when you finish the path.
- Is this course free?
- No, this is a paid skill path included with an AI Academy subscription.
Earn a certificate
Complete all chapters to receive your certificate of completion.