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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 dans la science des données et l'analyse
Exploration des données avec ChatGPT
- Exploiter ChatGPT pour l'analyse exploratoire des données
- Poser des questions en langage naturel à ChatGPT pour obtenir des insights sur les données
- Assister dans le nettoyage et le prétraitement des données avec ChatGPT
Génération d'insights avec ChatGPT
- Utiliser ChatGPT pour découvrir des patterns et tendances dans les données
- Exploiter ChatGPT pour l'ingénierie et la sélection des caractéristiques
- Assister dans la formulation et le test d'hypothèses avec ChatGPT
ChatGPT pour la modélisation prédictive
- Intégrer ChatGPT dans les flux de travail de modélisation prédictive
- Générer des prédictions et des.forecasts avec ChatGPT
- Assister dans le choix et l'évaluation des modèles à l'aide de ChatGPT
ChatGPT pour le traitement du langage naturel (NLP)
- Utiliser ChatGPT pour l'analyse de texte et l'analyse des sentiments
- Extraire des informations pertinentes à partir de données textuelles non structurées
- Intégrer ChatGPT dans les pipelines et applications de NLP
Bonnes pratiques pour ChatGPT en science des données et analyse
- Ajuster ChatGPT pour des tâches spécifiques de science des données
- Aborder les questions de biais et d'équité dans l'analyse assistée par l'IA
- Surveiller et évaluer les performances et les résultats de ChatGPT
Utilisation éthique de ChatGPT en science des données et analyse
- Garantir une utilisation responsable et transparente de l'IA en science des données
- Atténuer les risques et les défis éthiques associés à ChatGPT
- Comprendre les considérations éthiques liées au déploiement de modèles d'IA alimentés par ChatGPT
Tendances et développements futurs
- Explorer les avancées dans le domaine de ChatGPT et de la science des données
- Implications de l'IA pour 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 informatique de base
- Familiarité avec les concepts et outils de la science des données
Public cible
- Scientifiques des données
- Analystes des données
- Analystes d'affaires
- Ingénieurs des données
14 Heures
Nos clients témoignent (2)
L'interactivité et la présentation progressive des sujets
Alessandro Pignatelli - Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia
Formation - ChatGPT for Data Science and Analytics
Traduction automatique
portée du matériel
Marcin Mlodawski - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
Formation - ChatGPT for Data Science and Analytics
Traduction automatique