Schulungsübersicht

Einleitung zu ChatGPT for Data Science and Analytics

  • Was ist ChatGPT und wie funktioniert es?
  • Überblick über ChatGPT's Rolle in der Datenwissenschaft und Analytik

Datenexploration mit ChatGPT

  • Nutzung von ChatGPT für die explorative Datenanalyse
  • Stellen von Fragen in natürlicher Sprache an ChatGPT für Dateneinblicke
  • Unterstützung bei der Datenbereinigung und -vorverarbeitung mit ChatGPT

Generierung von Einblicken mit ChatGPT

  • Verwendung von ChatGPT zur Aufdeckung von Mustern und Trends in Daten
  • Nutzung von ChatGPT für die Entwicklung und Auswahl von Merkmalen
  • Unterstützung bei der Hypothesenbildung und -prüfung mit ChatGPT

ChatGPT für prädiktive Modellierung

  • Einbindung von ChatGPT in prädiktive Modellierungsabläufe
  • Erstellung von Vorhersagen und Prognosen mit ChatGPT
  • Unterstützung bei der Modellauswahl und -bewertung mit ChatGPT

ChatGPT für Natural Language Processing (NLP)

  • Nutzung von ChatGPT für die Text- und Stimmungsanalyse
  • Extrahieren sinnvoller Informationen aus unstrukturierten Textdaten
  • Einbindung von ChatGPT in NLP-Pipelines und Anwendungen

Bewährte Praktiken für ChatGPT in Data Science und Analytics

  • Feinabstimmung ChatGPT für spezifische datenwissenschaftliche Aufgaben
  • Berücksichtigung von Voreingenommenheit und Fairness bei KI-gestützter Analytik
  • Überwachung und Bewertung ChatGPT von Leistung und Ergebnissen

Ethische Verwendung von ChatGPT in Data Science und Analytics

  • Verantwortungsvolle und transparente Nutzung von KI in der Datenwissenschaft
  • Abmilderung von Risiken und ethischen Herausforderungen im Zusammenhang mit ChatGPT
  • Ethische Erwägungen beim Einsatz von KI-Modellen auf der Grundlage von ChatGPT verstehen

Künftige Trends und Entwicklungen

  • Erforschung von Fortschritten in ChatGPT und Datenwissenschaft
  • Auswirkungen der KI auf die Zukunft der Datenanalytik
  • Chancen für Innovation und Wachstum mit ChatGPT in der Datenwissenschaft und -analytik

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Computererfahrung
  • Vertrautheit mit Konzepten und Werkzeugen der Datenwissenschaft

Publikum

  • Datenwissenschaftler
  • Datenanalysten
  • Business Analysten
  • Dateningenieure
  14 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.

Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (3)

Kombinierte Kurse

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