Plan Szkolenia

Wprowadzenie do ChatGPT dla nauki o danych i analizy

  • Co to jest ChatGPT i jak działa?
  • Przegląd roli ChatGPT w nauce o danych i analizie

Eksploracja danych za pomocą ChatGPT

  • Wykorzystanie ChatGPT do eksploracji danych
  • Zadawanie pytań w języku naturalnym do ChatGPT dla wniosków dotyczących danych
  • Asystowanie w czyszczeniu i przetwarzaniu danych za pomocą ChatGPT

Generowanie wniosków za pomocą ChatGPT

  • Wykorzystanie ChatGPT do odkrywania wzorców i tendencji w danych
  • Wykorzystanie ChatGPT do inżynierii cech i wyboru cech
  • Asystowanie w generowaniu i testowaniu hipotez za pomocą ChatGPT

ChatGPT dla modelowania predykcyjnego

  • Inkorporacja ChatGPT w przepływy pracy modelowania predykcyjnego
  • Generowanie prognoz i przewidywań za pomocą ChatGPT
  • Asystowanie w wyborze i ewaluacji modeli za pomocą ChatGPT

ChatGPT dla przetwarzania języka naturalnego (NLP)

  • Wykorzystanie ChatGPT do analizy tekstu i analizy sentymentu
  • Wyciąganie wartościowych informacji z nieuporządkowanych danych tekstowych
  • Inkorporacja ChatGPT w potoki i aplikacje NLP

Najlepsze praktyki wykorzystania ChatGPT w nauce o danych i analizie

  • Dokładne dostosowywanie ChatGPT do konkretnych zadań nauki o danych
  • Rozwiązywanie problemów z obciążeniem i sprawiedliwością w analizie wspomaganej przez AI
  • Monitorowanie i ewaluacja wydajności oraz wyników ChatGPT

Etyczne wykorzystanie ChatGPT w nauce o danych i analizie

  • Zapewnienie odpowiedzialnego i przejrzystego wykorzystania AI w nauce o danych
  • Zmniejszanie ryzyk i etycznych wyzwań związanych z ChatGPT
  • Zrozumienie etycznych aspektów wdrażania modeli AI opartych na ChatGPT

Przyszłe trendy i rozwój

  • Badanie postępów w dziedzinie ChatGPT i nauki o danych
  • Implikacje AI dla przyszłości analizy danych
  • Szanse na innowacje i rozwój dzięki ChatGPT w dziedzinie nauki o danych i analizy

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa znajomość komputerów
  • Znajomość pojęć i narzędzi z dziedziny nauki o danych

Publiczność

  • Naukowcy danych
  • Analitycy danych
  • Analitycy biznesowi
  • Inżynierowie danych
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie