Наука данных с Copilot: анализ и рабочие процессы на базе искусственного интеллекта

Специалисты по анализу данных все чаще обращаются к генеративному искусственному интеллекту, чтобы упростить скучные задачи и быстрее получать полезные сведения. Понимание того, как интегрировать Copilot в рабочий процесс по анализе данных, позволяет сосредоточиться на стратегии высокого уровня, а не на синтаксисе и устранении неполадок. Этот текстовый курс поможет вам использовать Copilot для ускорения анализа данных, манипуляции и визуализации. Вы узнаете, как писать эффективные подсказки для генерации скриптов Python, создавать SQL-запросы, отлаживания кода и безопасно и эффективно обобщать сложные наборы данных. Что вы узнаете: - Понять основные концепции генеративных ассистентов ИИ и их включение в жизненный цикл науки данных. - Применять быстрые методы инженерии, специально оптимизированные для генерации, очистки и анализа данных. - Генерировать точный код Python, команды pandas и SQL-запросы с использованием инструкций на естественном языке. - Отлаживайте и оптимизируйте существующие фрагменты кода с помощью предложений, основанных на искусственном интеллекте. - Практикуем передовые методы защиты данных, чтобы гарантировать защиту конфиденциальной информации при использовании инструментов ИИ. - интерпретировать и обобщать сложные модели данных и статистические результаты с использованием разговорного ИИ. Курс начинается с основных понятий ИИ-поддержки и быстрого проектирования, а затем переходит к практическим упражнениям по манипулированию данными, визуализации и кодированию. Вы будете читать четкие объяснения и изучать практические примеры кодирования, чтобы шаг за шагом набраться уверенности. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, начинающих ученых данных и любопытных профессионалов, желающих интегрировать инструменты ИИ в свою работу, без предварительного опыта ИИ. Начните читать сегодня, чтобы изменить способы анализа и работы с данными.