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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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