Kurzusleírás

A ChatGPT Data Science és az Analytics bemutatása

  • Mi az a ChatGPT, és hogyan működik?
  • ChatGPT adattudományban és elemzésben betöltött szerepének áttekintése

Adatfeltárás a ChatGPT segítségével

  • A ChatGPT kihasználása feltáró adatelemzésre
  • Természetes nyelvi kérdések feltevése a ChatGPT-nak az adatbetekintés érdekében
  • Segítségnyújtás az adatok tisztításában és előfeldolgozásában a ChatGPT segítségével

Insights generálása a ChatGPT segítségével

  • A ChatGPT használata az adatok mintáinak és trendjeinek feltárására
  • A ChatGPT kihasználása a jellemzők tervezésére és kiválasztására
  • Segítség a hipotézis létrehozásában és tesztelésében a ChatGPT segítségével

ChatGPT a prediktív modellezéshez

  • A ChatGPT beépítése a prediktív modellezési munkafolyamatokba
  • Előrejelzések és előrejelzések generálása a ChatGPT segítségével
  • Segítségnyújtás a modell kiválasztásában és értékelésében a ChatGPT segítségével

ChatGPT – Natural Language Processing (NLP)

  • A ChatGPT használata szövegelemzéshez és hangulatelemzéshez
  • Értelmes információk kinyerése strukturálatlan szöveges adatokból
  • A ChatGPT beépítése az NLP-folyamatokba és alkalmazásokba

Bevált módszerek a ChatGPT számára itt: Data Science és az Analytics

  • Finomhangolás ChatGPT konkrét adattudományi feladatokhoz
  • Az elfogultság és a méltányosság szempontjainak kezelése a mesterséges intelligencia által támogatott elemzésben
  • A ChatGPT teljesítmény és eredmények nyomon követése és értékelése

A ChatGPT etikus használata az Data Science-ben és az Analytics-ben

  • Az AI felelősségteljes és átlátható használatának biztosítása az adattudományban
  • A ChatGPT-hoz kapcsolódó kockázatok és etikai kihívások csökkentése
  • Az etikai megfontolások megértése a ChatGPT által hajtott AI-modellek bevezetésekor

Jövőbeni trendek és fejlemények

  • A ChatGPT és az adattudomány fejlődésének felfedezése
  • Az AI következményei az adatelemzés jövőjében
  • Innovációs és növekedési lehetőségek a ChatGPT-val az adattudományban és az elemzésben

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Alapfokú számítógépes tapasztalat
  • Az adattudományi fogalmak és eszközök ismerete

Közönség

  • Adattudósok
  • Adatelemzők
  • Business elemzők
  • Adatmérnökök
 14 Hours

Résztvevők száma



Ár per résztvevő

Vélemények (3)

Rokon tanfolyam

Rokon kategóriák