Plan du cours

Introduction à ChatGPT pour Data Science et Analytics

  • Qu'est-ce que ChatGPT et comment fonctionne-t-il ?
  • Aperçu du rôle de ChatGPT dans la science des données et l'analyse

Exploration des Données avec ChatGPT

  • Utiliser ChatGPT pour l'exploration des données
  • Poser des questions en langage naturel à ChatGPT pour obtenir des informations sur les données
  • Aider au nettoyage et au prétraitement des données avec ChatGPT

Génération d'Insights avec ChatGPT

  • Utiliser ChatGPT pour découvrir des patterns et tendances dans les données
  • Leverager de ChatGPT pour l'ingénierie et le choix des caractéristiques
  • Aider à la génération et au test d'hypothèses avec ChatGPT

ChatGPT pour la Modélisation Prédictive

  • Incorporer ChatGPT dans les flux de travail de modélisation prédictive
  • Générer des prédictions et des prévisions avec ChatGPT
  • Aider à la sélection et à l'évaluation du modèle en utilisant ChatGPT

ChatGPT pour Natural Language Processing (NLP)

  • Utiliser ChatGPT pour l'analyse de texte et d'humeur
  • Extraire des informations significatives à partir des données textuelles non structurées
  • Incorporer ChatGPT dans les pipelines et applications NLP

Meilleures Pratiques pour ChatGPT en Data Science et Analyse

  • Affiner ChatGPT pour des tâches spécifiques de science des données
  • Traiter les questions de biais et d'équité dans l'analyse assistée par IA
  • Surveiller et évaluer la performance et les résultats de ChatGPT

Utilisation Éthique de ChatGPT en Data Science et Analyse

  • S'assurer d'un usage responsable et transparent de l'IA dans la science des données
  • Atteindre les risques et défis éthiques associés à ChatGPT
  • Comprendre les considérations éthiques liées à la mise en œuvre des modèles IA alimentés par ChatGPT

Tendances et Développements Futurs

  • Explorer les avancées dans ChatGPT et science des données
  • Implications de l'IA pour l'avenir de l'analyse des données
  • Opportunités d'innovation et croissance avec ChatGPT en science des données et analyse

Résumé et Prochaines Étapes

Pré requis

  • Expérience de base en informatique
  • Familiarité avec les concepts et outils de science des données

Public cible

  • Scientifiques des données
  • Analystes de données
  • Business analystes
  • Ingénieurs de données
 14 Heures

Nombre de participants


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