Kontakt aufnehmen

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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien