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コース概要
データサイエンスおよび分析向けChatGPT入門
- ChatGPTの概念と仕組みについて詳しく説明します。
- データ科学分野におけるChatGPTの役割や価値を概観します。
ChatGPTによるデータ探索方法
- 『データ探索分析』でChatGPTがどのように活用できるか解説します。
- 自然言語で質問することによりデータに関する洞察を得る手法を紹介します。
- 『データのクリーニングや前処理作業』をChatGPTがどのように補助できるか実例を示します。
ChatGPTによる洞察創出テクニック
- 『データ内のパターンや傾向を見つけ出す』際にChatGPTを使う方法を説明します。
- 特徴量設計や選定作業への応用事例も紹介します。
- 『仮説生成と検証』をChatGPTでどのように進められるか具体的に解説します。
予測モデリングへのChatGPT適用法
- 『予測・将来予測』ワークフローにChatGPTを統合する手順を示します。
- 精度の高い予測や見通し作成における応用例もお伝えします。
- 『モデル選定および評価』段階でもChatGPTが有用な理由を解説します。
自然言語処理分野でのChatGPT活用法
- 『テキスト分析や感情判別』に用いる例を実践します。
- 構造化されていない非定型データから情報抽出する方法も紹介します。
- 自然言語処理のパイプラインやアプリケーションへChatGPTを組み込むコツをお教えします。
データサイエンス・分析における最適活用指針
- 『特定課題用』にChatGPTを調整する手法を解説します。
- AI支援型分析における公平性やバイアス問題への配慮点を詳細に説明します。
- ChatGPTの成果物評価法やパフォーマンスモニタリングについても解説します。
データサイエンス分野での倫理的利用法
- 『AI活用における責任ある運用』の基本原則について触れます。
- リスク回避や倫理的課題への対処方策を詳説します。
- ChatGPTベースAIモデルの展開に伴う倫理面の問題点もお伝えします。
今後の発展・動向予測
- ChatGPTとデータ科学分野の進化可能性を探ります。
- 今後の『データ分析業界』におけるAI普及がもたらす影響について考察します。
- 『イノベーションや成長機会』の実現に向けたアプローチも解説していきます。
まとめおよび今後の取り組み
要求
- 基本的なコンピューター操作能力
- データサイエンスの基本概念や関連ツールへの理解
対象者
- データサイエンティスト
- データアナリスト
- ビジネスアナリスト
- データエンジニア
14 時間
お客様の声 (2)
インタラクティブ性、および段階的なトピックの導入
Alessandro Pignatelli - Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia
コース - ChatGPT for Data Science and Analytics
機械翻訳
教材の範囲
Marcin Mlodawski - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
コース - ChatGPT for Data Science and Analytics
機械翻訳