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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 der Datenanalyse und -wissenschaft
Datenexploration mit ChatGPT
- Nutzen von ChatGPT für die explorative Datenauswertung
- Stellen natürlichsprachiger Fragen an ChatGPT, um Dateninsights zu erhalten
- Unterstützung bei der Datensäuberung und -vorbereitung mit ChatGPT
Erstellung von Erkenntnissen mit ChatGPT
- Verwenden von ChatGPT, um Muster und Trends in Daten zu entdecken
- Nutzen von ChatGPT für die Merkmalsingenieurung und -auswahl
- Unterstützung bei der Hypothesengenerierung und -prüfung mit ChatGPT
ChatGPT für Vorhersagemodelle
- Einfügen von ChatGPT in die Arbeitsabläufe des vorhersagenden Modellierens
- Erstellen von Vorhersagen und Prognosen mit ChatGPT
- Unterstützung bei der Modellauswahl und -bewertung unter Verwendung von ChatGPT
ChatGPT für Natural Language Processing (NLP)
- Nutzen von ChatGPT für Textanalyse und Sentimentanalyse
- Extrahieren von bedeutenden Informationen aus unstrukturierten Textdaten
- Einfügen von ChatGPT in NLP-Pipelines und -Anwendungen
Best Practices für ChatGPT in Data Science und Analytics
- Feinabstimmung von ChatGPT für spezifische Datenwissenschaftsaufgaben
- Berücksichtigung von Bias- und Fairnessaspekten bei AI-gestützter Analyse
- Überwachung und Bewertung der Leistung und Ergebnisse von ChatGPT
Ethischer Einsatz von ChatGPT in Data Science und Analytics
- Sicherstellung eines verantwortlichen und transparenten Einsatzes von KI in der Datenwissenschaft
- Beseitigung von Risiken und ethischen Herausforderungen, die mit ChatGPT verbunden sind
- Verständnis ethischer Aspekte beim Einsatz von AI-Modellen, die auf ChatGPT basieren
Zukünftige Trends und Entwicklungen
- Untersuchung der Fortschritte in ChatGPT und Datenwissenschaft
- Auswirkungen von KI auf die Zukunft der Datenanalyse
- Möglichkeiten für Innovationen und Wachstum mit ChatGPT in der Datenwissenschaft und -analyse
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Erfahrung mit Computern
- Familiär mit Datenwissenschafts-Konzepten und -Werkzeugen
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Datenanalysten
- Business Analysten
- Datentechniker
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Umfang des Materials
Marcin Mlodawski - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
Kurs - ChatGPT for Data Science and Analytics
Maschinelle Übersetzung