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Plan du cours
Introduction à ChatGPT pour la Science des Données et l'Analyse
- Qu'est-ce que ChatGPT et comment fonctionne-t-il ?
- Aperçu du rôle de ChatGPT en science des données et analyse
Exploration des Données avec ChatGPT
- Utilisation de ChatGPT pour l'analyse exploratoire des données
- Poser des questions en langage naturel à ChatGPT pour obtenir des insights sur les données
- Aider au nettoyage et au prétraitement des données avec ChatGPT
Génération d'Insights avec ChatGPT
- Utiliser ChatGPT pour découvrir des modèles et tendances dans les données
- Tirer parti de ChatGPT pour le génie et la sélection des caractéristiques
- Aider à la génération et au test d'hypothèses avec ChatGPT
ChatGPT pour le Modélisation Prédictive
- Intégrer ChatGPT dans les workflows de modélisation prédictive
- Générer des prévisions et des prédictions avec ChatGPT
- Aider à la sélection et à l'évaluation des modèles en utilisant ChatGPT
ChatGPT pour le Traitement du Langage Naturel (NLP)
- Utiliser ChatGPT pour l'analyse de texte et l'analyse des sentiments
- Extraire des informations significatives à partir de données textuelles non structurées
- Intégrer ChatGPT dans les pipelines et applications NLP
Meilleures Pratiques pour l'Utilisation de ChatGPT en Science des Données et Analyse
- Adapter ChatGPT à des tâches spécifiques de science des données
- Aborder les considérations liées au biais et à l'équité dans l'analyse assistée par IA
- Surveiller et évaluer la performance et les résultats de ChatGPT
Utilisation Éthique de ChatGPT en Science des Données et Analyse
- Assurer une utilisation responsable et transparente de l'IA en science des données
- Atténuer les risques et défis éthiques associés à ChatGPT
- Comprendre les considérations éthiques dans le déploiement de modèles IA alimentés par ChatGPT
Tendances et Développements Futurs
- Explorer les avancées en science des données et ChatGPT
- Implications de l'IA sur l'avenir de l'analyse des données
- Opportunités d'innovation et de croissance avec ChatGPT en science des données et analyse
Résumé et Prochaines Étapes
Pré requis
- Expérience de base avec les ordinateurs
- Connaissance des concepts et outils de la science des données
Public cible
- Scientifiques des données
- Analystes de données
- Analystes d'affaires
- Ingénieurs de données
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
portée du matériel
Marcin Mlodawski - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
Formation - ChatGPT for Data Science and Analytics
Traduction automatique