コース概要

LangChainとデータ分析の概要

  • LangChainの機能の概観
  • LangChainをデータ分析ワークフローに統合する方法
  • Pythonでの基本的なデータ分析手法

LangChainを使用したデータ収集と前処理

  • APIやデータベースからデータを自動的に収集する方法
  • PandasとLangChainを使用したデータクリーニングと前処理の手法
  • 欠損値の扱いとデータ変換

LangChainを使用した探索的データ分析(EDA)

  • LangChainを用いた探索的データ分析
  • 記述統計による洞察の生成
  • LangChainを使用してサマリーレポートを自動化する

LangChainを使用したデータ可視化手法

  • MatplotlibとSeabornの概要
  • 高度な可視化(チャート、プロット、ヒストグラムなど)の作成
  • LangChainのAI駆動の洞察で可視化を強化する

LangChainを使用した予測分析

  • 予測モデリングと機械学習の概要
  • 予測モデルをLangChainに統合して自動的な洞察を得る方法
  • LangChainの機能を使用してデータ駆動型の予測を生成する

LangChainを使用した洞察の解釈と伝達

  • データ可視化から自然言語の洞察を生成する
  • LangChainを使用して自動レポートやダッシュボードを作成する
  • 利害関係者に効果的に洞察を伝えられるようにする

高度なデータ可視化とLangChain

  • Plotly、Dashなどのインタラクティブなデータ可視化ライブラリの使用
  • LangChainを使用してリアルタイムのデータ可視化を行う方法
  • 大規模なデータ可視化プロジェクトをLangChainで扱う方法

まとめと次回のステップ

要求

  • データ分析手法の基本的な理解
  • Pythonプログラミングへの熟悉度
  • MatplotlibやSeabornなどのデータ可視化ライブラリの使用経験

対象者

  • データアナリスト
  • 研究者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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