ChatGPT for Python Data Science and Machine Learning

由Alexander Hagmann创建

MP4|视频：h2641280x720|音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch

流派：电子学习|语言：英语|时长：187讲（13小时27米）|大小：6 GB

使用ChatGTP进行主数据分析、回归、分类、聚类和熊猫编码！基于项目的课程。

您将学到的内容：

将ChatGPT用于真实的数据科学和机器学习项目

让ChatGPT编写代码（Python、Pandas、scikit learn等）

使用ChatGPT选择最合适的机器学习模型

使用ChatGPT分析和解释机器学习和统计模型的结果

使用ChatGPT和Python执行解释性数据分析

使用ChatGPT进行数据操作、聚合、高级Pandas编码等

使用ChatGPT拟合和评估回归和分类模型

使用ChatGPT进行多元回归分析和假设检验

使用ChatGPT进行错误处理和故障排除

ChatGPT的主聚类和无监督学习

要求：

能够流式传输高清视频的互联网连接。

一些数据科学或机器学习相关背景（不需要，但有帮助）

首次体验Python和Python数据科学生态系统（不需要，但有帮助）

描述

欢迎参加ChatGPT的第一期数据科学和机器学习课程。学习如何使用ChatGPT在短时间内掌握复杂的数据科学和机器学习现实项目！为什么这会改变游戏规则？真实世界的数据科学和机器学习项目需要有扎实的高级统计和数据分析背景。如果你是一个熟练的Python程序员，那将是最好的选择。你想学习如何在不需要学习和掌握所有必要基础知识的情况下掌握复杂的数据科学项目吗？那么这是最适合你的课程 ；课程结束时你能做什么：在本课程结束时，你将了解并理解在ChatGPT的帮助下掌握复杂数据科学和机器学习项目的所有策略和技术！而且你不必是数据科学或Python编码专家！使用ChatGPT作为您的助手，让ChatGPT为您做艰苦的工作！使用ChatGPT进行理论部分Python编码评估和解释编码和ML结果本课程教授提示策略和技术，并提供数十个ChatGPT示例提示，以加载、初始检查和理解未知数据集，使用Pandas管理、聚合和可视化数据集，用Pandas和matplotlib对复杂数据集执行广泛的解释性数据分析（EDA）使用高级统计、多元回归分析和假设测试来获得进一步的见解为您的预测任务选择最合适的机器学习模型（模型选择）评估和解释机器学习模型的性能（性能评估）通过处理类不平衡、超参数调整和优化您的模型；更多。评估和解释您的预测结果和发现，以解决现实世界的业务问题主回归、分类和无监督学习/集群项目我们将介绍GPT 3.5（免费）和GPT 4（付费订阅）的提示策略和策略。了解差异并掌握两者！本课程分为“自己动手”项目，并附有详细的项目作业和辅助材料。最后，您将找到一个视频示例解决方案。所有解决方案和示例提示都可以简单下载或复制/粘贴！这门课程是为谁开设的？没有时间从草稿中学习所有内容的数据科学初学者熟练的数据科学家寻求将工作中最耗时的部分外包以节省时间 ；你准备好站在人工智能数据科学的前沿了吗？现在注册，开始用AI和ChatGPT改变你的专业格局！