Generative Ai Data Science With Chatgpt Python

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语言：英语|大小：1023.93 MB |持续时间：1小时40米

利用数据科学的生成人工智能：通过ChatGPT驱动的EDA、建模和无监督学习提高效率

你将学到什么

在ChatGPT的协助下高效编码

使用ChatGPT选择最佳模型

使用ChatGPT和Python执行EDA

通过ChatGPT进行主数据操作

使用ChatGPT拟合和评估模型

要求

不需要事先有人工智能或编程经验，但渴望学习和探索新技术是一个加分项！

描述

发现生成人工智能和ChatGPT对数据科学的力量释放生成人工智能的潜力，彻底改变您的数据分析和数据科学项目。在这门前沿课程中，您将学习如何利用即时工程的力量来简化您的工作流程并取得卓越的成果。掌握即时工程的艺术，并利用ChatGPT的能力来编写高效的代码、选择最佳模型和执行高级数据操作。使用ChatGPT和Python进行探索性数据分析（EDA）、拟合和评估机器学习模型，以及应用聚类等无监督学习技术，获得实践经验。本课程非常适合那些希望保持领先地位并将生成人工智能集成到项目中的数据爱好者、分析师和科学家。无论您是初学者还是经验丰富的从业者，您都将学习如何使用ChatGPT来解决现实世界中的数据科学挑战，并使您的工作更加高效和有影响力。在本课程结束时，您将深入了解即时工程以及将生成人工智能和ChatGPT应用于数据分析和数据科学项目的技能。现在就加入我们，用这种创新的数据科学方法将您的技能提升到一个新的水平！。

概述

第1节：Nutshell中的生成人工智能

第一讲爱因斯坦在你的地下室

第二讲术语

第三讲大型语言模型是如何训练的？

第4讲模型类型

第五讲我们对人工智能的心态

第六讲人工智能时代人类的作用

第7讲模型与产品

第8讲提示工程

第9讲带工具的自治代理

第2节：使用ChatGPT进行数据分析

第10讲ChatGPT代码与拼贴简介

第11讲ChatGPT在小数据集上的魔力

第12讲免费和付费版本的小型数据集可视化

第13讲使用ChatGPT重新组织数据

第14讲ChatGPT能在数据集中找到最快的汽车吗

第15讲ChatGPT的文本分类

第3节：使用ChatGPT进行数据可视化

第16讲让我们用ChatGPT破解可视化

第17讲人工智能工具的DS设计原理

第18讲高级数据分析在可视化中的作用——ChatGPT付费工具

第4节：让我们做一些预测

第19讲让我们使用ChatGPT进行ML预测

第20讲chatGPT能在数据集上找到性能最好的ML模型吗？

第21讲构建神经网络

第22讲chatgpt高级分析是比我更好的数据科学家吗？

第二十三讲谁的薪水最高？Kaggle数据集

初学者寻求掌握谷歌Gemini