【ai精翻】使用 ChatGPT 进行数据分析和工程的生成式 AI-土狗cg资源站

您将学到什么

数据分析是研究或操纵数据集以获得某种见解的过程
重磅新闻：ChatGPT-4o 介绍
如何使用 ChatGPT-4o？
ChatGPT 的发展历程
ChatGPT-4o 具有哪些功能？
作为应用程序：ChatGPT
使用 ChatGPT-4o 进行语音通信
50 多种语言的即时翻译
使用 ChatGPT-4o 进行面试准备
ChatGPT-4o 的视觉评论
ChatGPT 生成式人工智能简介
访问数据集
第一项任务：领域知识
继续学习领域知识
加载数据集并理解变量
深入研究变量的细节
让我们进行第一次分析
更新变量名称
检查缺失值
检查唯一值
检查变量的统计数据
探索性数据分析 (EDA)
分类变量（饼图分析）
双变量分析在数据科学中的重要性
数值变量与目标变量
分类变量与目标变量
数值变量、分类变量与目标变量之间的相关性
检查数值变量之间的相互关系
数值变量 – 分类变量
数值变量 – 带有群图的分类变量
变量之间的关系（使用热图分析）
建模准备
删除相关性较低的列
挣扎的离群值
异常值可视化
处理异常值
确定分布
确定数值变量的分布
将独热编码方法应用于分类变量
使用 RobustScaler 方法对机器学习算法进行特征缩放
使用 RobustScaler 方法对机器学习算法进行特征缩放
逻辑回归算法
交叉验证
ROC 曲线和曲线下面积 (AUC)
ROC 曲线和曲线下面积 (AUC)
逻辑回归模型的超参数调整
决策树算法
支持向量机算法
随机森林算法
生成式人工智能是一种可以根据用户的提示或请求创建原创内容的人工智能 (AI)

要求

一台可以运行的电脑（Windows、Mac 或 Linux）
学习动机在所有领域中，与人工智能相关的职位发布数量排名第二
想要学习生成式人工智能和 ChatGPT
对人工智能和数据科学的好奇心
基本 Python 知识
没有别的！只有你、你的电脑和你今天开始的雄心壮志

描述

大家好，

欢迎来到“使用 ChatGPT 进行数据分析和工程的生成式 AI ”课程。ChatGPT
和 AI | 数据分析和 ML 掌握课程，包括 ChatGPT-4o 和面向数据分析师的下一代 AI 技术

人工智能 (AI)正在改变我们与技术互动的方式，掌握 AI 工具对于任何想要在数字时代保持领先地位的人来说都是必不可少的。

在当今数据驱动的世界中，分析数据、得出有意义的见解和应用机器学习算法的能力比以往任何时候都更加重要。本课程旨在指导您完成这一旅程的每一步，从探索性数据分析 (EDA)的基础知识到掌握高级机器学习算法，同时充分利用ChatGPT-4o的强大功能。

机器学习描述的是使用基于现实世界数据训练的模型进行预测的系统。例如，假设我们想要构建一个可以识别图片中是否有猫的系统。我们首先收集许多图片来训练我们的机器学习模型。在此训练阶段，我们将图片连同图片中是否包含猫的信息一起输入模型。在训练过程中，模型会学习与猫最密切相关的图像模式。然后，该模型可以使用在训练期间学习到的模式来预测输入的新图像中是否包含猫。

机器学习课程将教您预测文本、虚拟助手和人工智能背后的技术和概念。您可以培养构建神经网络和通过 Python 和 R 编程语言创建更复杂函数所需的基础技能。

我们拥有的数据比以往任何时候都多。但数据本身并不能告诉我们很多有关周围世界的信息。我们需要解释信息并发现隐藏的模式。这就是数据科学的作用所在。数据科学使用算法来理解原始数据。数据科学与传统数据分析的主要区别在于它专注于预测。

数据科学应用是全球许多行业（包括金融、交通、教育、制造、人力资源和银行业）的热门技能。探索 Python、统计学、机器学习等数据科学课程，以增长您的知识。

如果你是一名有抱负的数据科学家，Kaggle 是入门的最佳途径。许多公司会为那些在比赛中排名靠前的人提供工作。事实上，如果你能达到他们的高排名之一，Kaggle 可能会成为你的全职工作。

为什么选择 ChatGPT-4o？

本课程以独特的方式集成了下一代 AI 工具ChatGPT-4o，以在整个学习过程中为您提供帮助。ChatGPT-4o 将通过自动执行任务、帮助生成代码、回答查询以及提供更好的分析和模型优化建议来提高您的工作效率。您将看到这种尖端 AI 如何改变数据分析工作流程并解锁新的效率和创造力水平。

掌握机器学习：

打下坚实的 EDA 基础后，本课程将指导您学习高级机器学习算法，例如逻辑回归、决策树、随机森林等。您不仅会了解这些算法的工作原理，还会了解如何使用真实数据集实现和优化这些算法。在课程结束时，您将能够熟练地选择正确的模型、微调超参数并自信地评估模型性能。

您将学到的内容：