L’intelligenza artificiale generativa e i Large Language Model (LLM) come quelli di OpenAI, Anthropic, Hugging Face e Google permettono di interrogare, classificare e visualizzare grandi quantità di dati, anche complessi e non strutturati, usando il linguaggio naturale e stanno rivoluzionando metodi e strumenti per l’analisi dei dati. Questo manuale spiega come integrare questi strumenti nel flusso di lavoro di ogni data scientist. Attraverso esempi concreti ed esercizi pratici, il lettore impara a eseguire classificazioni, estrazioni e interrogazioni su dati testuali e strutturati. Sono illustrate tecniche per analizzare contenuti visivi e sonori, costruire agenti AI, confrontare modelli come GPT, Claude e Gemini, e ottimizzare costi e prestazioni. Ampio spazio è dedicato al prompt engineering, la configurazione dei modelli, l'uso delle librerie Python e di strumenti avanzati come LangChain e LlamaIndex. Una lettura indispensabile per chi vuole sfruttare al meglio il potenziale dell’AI generativa nell’analisi dei dati in modo efficace e flessibile, riducendo tempi e complessità operative. )