Plan du cours

Introduction à ChatGPT for Data Science and Analytics

  • Qu'est-ce que ChatGPT et comment fonctionne-t-il ?
  • Aperçu du rôle de ChatGPT'dans la science des données et l'analyse

Exploration des données avec ChatGPT

  • Exploiter ChatGPT pour l'analyse exploratoire des données
  • Poser des questions en langage naturel à ChatGPT pour obtenir des informations sur les données
  • Aider au nettoyage et au prétraitement des données avec ChatGPT

Générer des idées avec ChatGPT

  • Utiliser ChatGPT pour découvrir des modèles et des tendances dans les données
  • Exploiter ChatGPT pour l'ingénierie et la sélection des caractéristiques
  • Contribuer à la génération d'hypothèses et aux tests avec ChatGPT

ChatGPT pour la modélisation prédictive

  • Incorporation de ChatGPT dans les flux de travail de modélisation prédictive
  • Générer des prédictions et des prévisions avec ChatGPT
  • Aider à la sélection et à l'évaluation des modèles à l'aide de ChatGPT

ChatGPT pour Natural Language Processing (NLP)

  • Utilisation de ChatGPT pour l'analyse de texte et l'analyse des sentiments
  • Extraction d'informations significatives à partir de données textuelles non structurées
  • Incorporer ChatGPT dans les pipelines et les applications NLP

Bonnes pratiques pour ChatGPT dans Data Science et l'analyse

  • Ajustement ChatGPT pour des tâches spécifiques de science des données
  • Prendre en compte les considérations de partialité et d'équité dans les analyses assistées par l'IA
  • Suivi et évaluation ChatGPT des performances et des résultats

Utilisation éthique de ChatGPT dans Data Science et analyses

  • Garantir une utilisation responsable et transparente de l'IA dans la science des données
  • Atténuer les risques et les défis éthiques associés à ChatGPT
  • Comprendre les considérations éthiques dans le déploiement de modèles d'IA alimentés par ChatGPT

Tendances et développements futurs

  • Explorer les avancées dans ChatGPT et la science des données
  • Implications de l'IA dans l'avenir de l'analyse des données
  • Opportunités d'innovation et de croissance avec ChatGPT dans la science des données et l'analytique

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience de base en informatique
  • Familiarité avec les concepts et les outils de la science des données

Audience

  • Data scientists
  • Analystes de données
  • Business analystes
  • Ingénieurs de données
 14 heures

Nombre de participants



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