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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 Data Science und Analytics
Datenexploration mit ChatGPT
- Nutzung von ChatGPT für die explorative Datenanalyse
- natürlichsprachige Fragen an ChatGPT stellen, um Einblicke in die Daten zu erhalten
- Unterstützung bei der Bereinigung und Vorverarbeitung von Daten mit ChatGPT
Gewinnen von Erkenntnissen mit ChatGPT
- Entdecken von Mustern und Trends in den Daten mithilfe von ChatGPT
- Nutzung von ChatGPT für Feature-Engineering und Feature-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 zur Textanalyse und Sentiment-Analyse
- Extrahieren bedeutsamer Informationen aus unstrukturierten Textdaten
- Einbindung von ChatGPT in NLP-Pipelines und -Anwendungen
Best Practices für den Einsatz von ChatGPT in Data Science und Analytics
- Fine-Tuning von ChatGPT für spezifische Data-Science-Aufgaben
- Umgang mit Verzerrungen und Fairnessaspekten bei KI-gestützter Analyse
- 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 für ethische Aspekte bei der Bereitstellung von auf ChatGPT basierenden KI-Modellen
Zukünftige Trends und Entwicklungen
- Erforschung von Fortschritten in ChatGPT und Data Science
- Auswirkungen der KI auf die Zukunft der Datenanalyse
- Chancen für Innovation und Wachstum mit ChatGPT in Data Science und Analytics
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Vertrautheit mit Konzepten und Tools der Data Science
Zielgruppe
- Data Scientists
- Data Analysts
- Business Analysts
- Data Engineers
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Die Interaktivität und die schrittweise Einführung der Themen
Alessandro Pignatelli - Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia
Kurs - ChatGPT for Data Science and Analytics
Maschinelle Übersetzung
Umfang des Materials
Marcin Mlodawski - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
Kurs - ChatGPT for Data Science and Analytics
Maschinelle Übersetzung