コース概要

ChatGPTのデータサイエンスとアナリティクスへの導入

  • ChatGPTとは何か、どのように機能するのか。
  • データサイエンスとアナリティクスにおけるChatGPTの役割概要

ChatGPTを活用したデータ探索

  • 探索的データ分析にChatGPTを活用する。
  • データ洞察を得るために自然言語の質問をChatGPTに投げる。
  • データクリーニングと前処理にChatGPTを活用する。

ChatGPTを活用した洞察生成

  • パターンやトレンドの発見のためにChatGPTを利用する。
  • 特徴量エンジニアリングと選択にChatGPTを活用する。
  • 仮説生成と検証にChatGPTを活用する。

ChatGPTを活用した予測モデリング

  • 予測モデリングワークフローにChatGPTを取り入れる。
  • データの予測と予報を生成するためにChatGPTを利用する。
  • モデル選択と評価にChatGPTを活用する。

ChatGPTを活用した自然言語処理(NLP)

  • テキスト分析と感情分析にChatGPTを利用する。
  • 非構造化テキストデータから意味のある情報を抽出する。
  • NLPパイプラインやアプリケーションにChatGPTを取り入れる。

データサイエンスとアナリティクスにおけるChatGPTのベストプラクティス

  • 特定のデータサイエンステスクに向けたChatGPTの微調整。
  • AIを活用した分析におけるバイアスとフェアネスへの対応。
  • ChatGPTのパフォーマンスと結果の監視および評価。

データサイエンスとアナリティクスにおけるChatGPTの倫理的使用

  • データサイエンスにおけるAIの責任ある透明性のある使用を確保する。
  • ChatGPTに関連するリスクと倫理的な課題への対応。
  • ChatGPTで駆動されるAIモデルの展開における倫理的考慮事項を理解する。

未来のトレンドと発展

  • ChatGPTとデータサイエンスの進歩を探求する。
  • AIがデータアナリティクスの未来に与える影響。
  • データサイエンスとアナリティクスにおけるChatGPTを活用したイノベーションと成長の機会。

まとめと次へのステップ

要求

  • 基本的なコンピュータ操作スキル
  • データサイエンスの概念とツールに精通していること

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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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