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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 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
Erfahrungsberichte (1)
Umfang des Materials
Marcin Mlodawski - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
Kurs - ChatGPT for Data Science and Analytics
Maschinelle Übersetzung