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Schulungsübersicht
Einführung in ChatGPT für Data Science und Analytics
- Was ist ChatGPT und wie funktioniert es?
- Überblick über die Rolle von ChatGPT in Data Science und Analytics
Datenerkundung mit ChatGPT
- Nutzung von ChatGPT für explorative Datenanalysen
- Naturlichsprachliche Fragen an ChatGPT stellen, um Erkenntnisse zu gewinnen
- Unterstützung bei der Datenaufbereitung und Vorverarbeitung mit ChatGPT
Gewinnung von Erkenntnissen mit ChatGPT
- Einsatz von ChatGPT zum Auffinden von Mustern und Trends in Daten
- Nutzung von ChatGPT für Feature Engineering und -auswahl
- Unterstützung bei der Hypothesengenerierung und -prüfung mit ChatGPT
ChatGPT für prädiktive Modellierung
- Einbindung von ChatGPT in Workflows der prädiktiven Modellierung
- Generierung von Vorhersagen und Prognosen mit ChatGPT
- Unterstützung bei der Modellauswahl und -bewertung mittels ChatGPT
ChatGPT für Natural Language Processing (NLP)
- Nutzung von ChatGPT für Textanalysen und Stimmungsanalysen
- Extrahieren sinnvoller Informationen aus unstrukturierten Textdaten
- Einbindung von ChatGPT in NLP-Pipelines und -Anwendungen
Best Practices für den Einsatz von ChatGPT in Data Science und Analytics
- Feinabstimmung (Fine-Tuning) von ChatGPT für spezifische Data Science-Aufgaben
- Umgang mit Verzerrungs- und Fairnessaspekten bei KI-gestützter Analytik
- Überwachung und Bewertung der Leistung und Ergebnisse von ChatGPT
Ethischer Einsatz von ChatGPT in Data Science und Analytics
- Sicherstellung eines verantwortungsvollen und transparenten Einsatzes von KI in der Data Science
- Minimierung von Risiken und ethischen Herausforderungen im Zusammenhang mit ChatGPT
- Verständnis der ethischen Überlegungen beim Deployment von KI-Modellen, die auf ChatGPT basieren
Zukunftstrends und Entwicklungen
- Erkundung von Fortschritten bei ChatGPT und in der Data Science
- Auswirkungen der KI auf die Zukunft der Datenanalytik
- Chancen für Innovation und Wachstum mit ChatGPT in Data Science und Analytics
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende PC-Kenntnisse
- Vertrautheit mit Konzepten und Tools im Bereich Data Science
Zielgruppe
- Data Scientists
- Datenanalysten
- Business Analysts
- Data Engineers
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Die Interaktivität und die schrittweise Einführung der Themen
Alessandro Pignatelli - Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia
Kurs - ChatGPT for Data Science and Analytics
Maschinelle Übersetzung
Umfang des Materials
Marcin Mlodawski - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
Kurs - ChatGPT for Data Science and Analytics
Maschinelle Übersetzung