Schulungsübersicht

Einführung in ChatGPT für Data Science und Analytics

  • Was ist ChatGPT und wie funktioniert es?
  • Überblick über die Rolle von ChatGPT im Bereich Data Science und Analytics

Datenexploration mit ChatGPT

  • Nutzung von ChatGPT für explorative Datenanalyse
  • Stellen von natürlichsprachlichen Fragen an ChatGPT zur Generierung von Datenkenntnissen
  • Unterstützung bei der Datenvorbereitung und -reinigung mit ChatGPT

Generierung von Erkenntnissen mit ChatGPT

  • Nutzung von ChatGPT zur Identifizierung von Mustern und Trends in Daten
  • Nutzung von ChatGPT für die Feature-Engineering und -Selektion
  • Unterstützung bei der Hypothesengenerierung und -prüfung mit ChatGPT

ChatGPT für Predictive Modeling

  • Einbindung von ChatGPT in Predictive-Modelling-Workflows
  • Generierung von Prognosen und Vorhersagen mit ChatGPT
  • Unterstützung bei der Modellselektion und -evaluierung mit ChatGPT

ChatGPT für Natural Language Processing (NLP)

  • Nutzung von ChatGPT für Text- und Sentimentanalyse
  • Extraktion relevanter Informationen aus unstrukturierten Textdaten
  • Einbindung von ChatGPT in NLP-Pipelines und -Anwendungen

Best Practices für ChatGPT im Bereich Data Science und Analytics

  • Feinabstimmung von ChatGPT für spezifische Data Science-Aufgaben
  • Berücksichtigung von Verzerrungen und Fairnessaspekten in AI-gestützter Analyse
  • Überwachung und Bewertung der Leistung und Ergebnisse von ChatGPT

Ethischer Einsatz von ChatGPT im Bereich Data Science und Analytics

  • Sicherstellung verantwortungsbewussten und transparenten Einsatzes von KI in der Datenanalyse
  • Minderung von Risiken und ethischen Herausforderungen im Zusammenhang mit ChatGPT
  • Verständnis ethischer Aspekte bei der Bereitstellung von KI-Modellen, die durch ChatGPT unterstützt werden

Zukünftige Entwicklungen und Trends

  • Erforschung von Fortschritten in ChatGPT und Data Science
  • Auswirkungen der KI auf die Zukunft der Datenanalyse
  • Chancen für Innovation und Wachstum mit ChatGPT im Bereich Data Science und Analytics

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Computererfahrung
  • Kenntnisse in Data Science-Konzepten und -Werkzeugen

Zielgruppe

  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Business Analysts
  • Data Engineers
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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