【ai精翻】使用 ChatGPT 进行数据分析和工程的生成式 AI

您将学到什么

• 数据分析是研究或操作数据集以获得某种见解的过程
• 重大新闻：ChatGPT-4o 介绍
• 如何使用 ChatGPT-4o？
• ChatGPT 的发展历程
• ChatGPT-4o 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
• 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
• 挣扎的异常值
• 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 (AI) 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 在所有人工智能领域中，招聘信息数量排名第二
• 渴望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
• 基本的 Python 知识
• 别无其他！只有你、你的电脑和你今天就开始的雄心壮志

描述

您好，

欢迎来到“使用 ChatGPT 进行数据分析和工程的生成式 AI ”课程。ChatGPT
与 AI | 数据分析与机器学习精通课程，包含 ChatGPT-4o 和面向数据分析师的下一代 AI 技术

人工智能 (AI)正在改变我们与科技互动的方式，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至关重要。

在当今数据驱动的世界中，分析数据、获得有意义的洞察以及应用机器学习算法的能力比以往任何时候都更加重要。本课程旨在引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。

机器学习是指使用基于真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能够识别图片中是否有猫的系统。我们首先会收集许多图片来训练我们的机器学习模型。在训练阶段，我们将图片以及图片中是否包含猫的信息输入到模型中。在训练过程中，模型会学习图片中与猫最密切相关的模式。然后，该模型可以使用训练过程中学到的模式来预测输入的新图片中是否包含猫。

机器学习课程将教授您预测文本、虚拟助手和人工智能背后的技术和概念。您可以掌握必要的基础技能，从而通过 Python 和 R 编程语言构建神经网络并创建更复杂的函数。

我们拥有的数据比以往任何时候都多。但单凭数据并不能告诉我们太多关于周围世界的信息。我们需要解读这些信息，发现隐藏的模式。这正是数据科学的用武之地。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都急需的技能，包括金融、交通运输、教育、制造、人力资源和银行业。探索 Python、统计学、机器学习等数据科学课程，拓展你的知识面。

如果你是一位有抱负的数据科学家，Kaggle 是你最好的入门平台。许多公司会为在比赛中取得高排名的人提供工作机会。事实上，如果你能取得高排名，Kaggle 甚至可能成为你的全职工作。

为什么选择 ChatGPT-4o？

本课程独特地集成了新一代人工智能工具ChatGPT-4o，为您的学习之旅提供全程协助。ChatGPT-4o 将通过自动执行任务、辅助代码生成、回答查询以及提供更佳分析和模型优化建议来提升您的工作效率。您将了解这款尖端人工智能如何变革数据分析工作流程，并提升效率和创造力。

掌握机器学习：

在您掌握 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。您不仅将学习这些算法的工作原理，还将学习如何使用真实数据集实现和优化它们。课程结束时，您将能够熟练地选择合适的模型、微调超参数，并自信地评估模型性能。

您将学到什么：

• 探索性数据分析 (EDA)：掌握分析和可视化数据、检测趋势以及准备建模数据的技术。
• 机器学习算法：实现逻辑回归、决策树和随机森林等算法，并了解何时以及如何使用它们。
• ChatGPT-4o 集成：利用 ChatGPT-4o 的 AI 功能来自动化工作流程、生成代码并提高数据洞察力。
• 实际应用：应用获得的知识解决复杂问题，并在金融、医疗保健和技术等行业做出数据驱动的决策。
• 下一代人工智能技术：探索将人工智能与机器学习相结合的先进技术，突破数据分析的界限。

本课程为何脱颖而出：

与传统的数据科学课程不同，本课程将理论与实践相结合。你不仅将学习如何进行数据分析或构建机器学习模型，还将在ChatGPT-4o的指导下将这些技能应用于实际场景。实践项目确保你在课程结束时能够自信地应对职业生涯中的任何数据挑战。

在本课程中，您将学习：

• 重大新闻：ChatGPT-4o 介绍
• 如何使用 ChatGPT-4o？
• ChatGPT 的发展历程
• ChatGPT-4o 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
• 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
• 挣扎的异常值
• 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
• 将数据分为测试集和训练集
• 逻辑回归算法
• 交叉验证
• ROC曲线和曲线下面积（AUC）
• 超参数优化（使用 GridSearchCV）
• 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

您将获得：

在本课程结束时，您将拥有一个强大的工具包，使您能够：

• 使用EDA将原始数据转化为可操作的见解。
• 自信地构建、评估和微调机器学习模型。
• 使用ChatGPT-4o简化数据分析、自动执行重复任务并更快地生成结果。
• 应用先进的人工智能技术来解决行业级问题并做出数据驱动的决策。

本课程是您掌握数据分析、机器学习和人工智能的门户，旨在为您提供在当今以数据为中心的世界中取得成功所需的理论知识和实践技能。

加入我们，开启这段完整的旅程，利用ChatGPT-4o和先进的机器学习算法，释放数据的全部潜力。让我们开始吧！

视频和音频制作质量

我们的所有视频都是以高质量视频和音频形式创建/制作的，为您提供最佳的学习体验。

你会，

• 看得清楚
• 听得清楚
• 不受干扰地完成课程

您还将获得：

终身访问课程

问答部分提供快速友好的支持

Udemy 结业证书可供下载

现在就潜入吧！

我们提供全力支持，解答任何问题。

期待在“使用 ChatGPT 进行数据分析和工程的生成式 AI ”课程中与您相见。ChatGPT
与 AI | 数据分析与机器学习精通课程，包含 ChatGPT-4o 和面向数据分析师的下一代 AI 技术

本课程适合哪些人？

• 任何想要开始学习 AI 和 ChatGPT 的人
• 任何需要完整指南来了解如何开始和继续其 AI 和 Prompt Engineering 职业生涯的人
• 还有，谁想学习如何开发快速工程
• 数据分析师希望应用生成式 AI 工具来自动执行重复性任务、简化数据工作流程并产生见解。
• 希望优化数据管道并自动化数据相关任务的数据工程师。
• 人工智能和机器学习爱好者希望加深对如何将 ChatGPT 等生成式人工智能模型应用于现实世界数据任务的理解。
• 想要了解生成式人工智能如何帮助从原始数据中生成商业洞察的业务分析师
• 数据科学专业的学生或初学者，希望熟悉尖端的人工智能工具并将其应用于基本数据分析、工程或项目自动化。