ChatGPT pour la science des données et l'apprentissage automatique en Python

Aperçu

Maîtrisez l'analyse de données, la régression, la classification, le clustering et la programmation Pandas avec ChatGPT ! Un cours basé sur des projets.

Ce que vous apprendrez :

Utiliser ChatGPT pour des projets de science des données et d'apprentissage automatique réels. Laissez ChatGPT coder (Python, Pandas, scikit-learn, etc.).

Utilisez ChatGPT pour choisir le modèle d'apprentissage automatique le plus adapté. Utilisez ChatGPT pour analyser et interpréter les résultats des modèles d'apprentissage automatique et statistiques.

Réalisez une analyse exploratoire des données avec ChatGPT et Python. Utilisez ChatGPT pour la manipulation des données, l'agrégation, la programmation avancée avec Pandas, etc.

Utilisez ChatGPT pour ajuster et évaluer des modèles de régression et de classification. Utilisez ChatGPT pour l'analyse de régression multiple et les tests d'hypothèses.

Utilisez ChatGPT pour la gestion des erreurs et le dépannage. Maîtrisez le clustering et l'apprentissage non supervisé avec ChatGPT **Mis à jour :

désormais incluant les derniers modèles GPT-4o et GPT-4o mini**.

Bienvenue au premier cours de science des données et d'apprentissage automatique avec ChatGPT. Apprenez à utiliser ChatGPT pour maîtriser des projets complexes de science des données et d'apprentissage automatique dans un délai record !

Pourquoi ce cours est-il révolutionnaire ? Les projets réels de science des données et d'apprentissage automatique nécessitent une solide formation en statistiques avancées et en analyse de données.

Et il est préférable d'être un programmeur Python compétent. Voulez-vous apprendre à maîtriser des projets complexes de science des données sans avoir besoin d'étudier et de maîtriser toutes les bases requises (ce qui prend des dizaines voire des centaines d'heures) ?

Alors, ce cours est parfait pour vous ! Ce que vous pouvez faire à la fin du cours :

À la fin de ce cours, vous connaîtrez et comprendrez toutes les stratégies et techniques pour maîtriser des projets complexes de science des données et d'apprentissage automatique avec l'aide de ChatGPT !

Et vous n'avez pas besoin d'être un expert en science des données ou en programmation Python ! Utilisez ChatGPT comme votre assistant et laissez ChatGPT faire le travail difficile pour vous !

Utilisez ChatGPT pour la partie théorique, le codage Python, l'évaluation et l'interprétation des résultats de codage et d'IA. Ce cours enseigne des stratégies et techniques d'incitation et fournit des dizaines d'exemples de prompts ChatGPT pour charger, inspecter initialement et comprendre des ensembles de données inconnus, nettoyer et traiter des ensembles de données bruts avec Pandas, manipuler, agréger et visualiser les ensembles de données avec Pandas et matplotlib, réaliser une analyse exploratoire des données (EDA) étendue pour des ensembles de données complexes, utiliser des statistiques avancées, l'analyse de régression multiple, et les tests d'hypothèses pour obtenir des informations supplémentaires, sélectionner le modèle d'apprentissage automatique le plus adapté pour vos tâches de prédiction (sélection de modèle), évaluer et interpréter la performance de vos modèles d'apprentissage automatique (évaluation de performance), optimiser vos modèles via la gestion du déséquilibre des classes, le réglage des hyperparamètres, etc., évaluer et interpréter les résultats et les conclusions de vos prédictions pour résoudre des problèmes commerciaux réels, maîtriser la régression, la classification, et les projets d'apprentissage non supervisé/clustering.

Nous aborderons des stratégies et tactiques d'incitation pour GPT-3.5 / GPT-4o mini (gratuit) et GPT-4 / GPT-4o (abonnement payant). Connaître les différences et maîtriser les deux !

Le cours est organisé en projets à faire soi-même avec des missions de projet détaillées et des supports. À la fin, vous trouverez une solution vidéo d'échantillon.

Toutes les solutions et les exemples de prompts sont disponibles pour un téléchargement simple ou un copier-coller ! À qui s'adresse ce cours ?

Aux débutants en science des données qui n'ont pas le temps de tout apprendre depuis le début. Aux scientifiques des données expérimentés cherchant à externaliser les parties les plus chronophages de leur travail pour gagner du temps.

Êtes-vous prêt à être à l'avant-garde de l'IA en science des données ? Inscrivez-vous maintenant et commencez à transformer votre paysage professionnel avec l'IA et ChatGPT !

Programme

• Introduction à l'IA et aux modèles GPT
Aperçu de l'IA dans la science des données et le machine learning
Introduction aux modèles GPT d'OpenAI
Comprendre l'évolution de GPT-3 à GPT-4o
• Configuration de l'environnement
Installation de Python et des bibliothèques essentielles
Configurer un Jupyter Notebook pour la science des données
Accéder à l'API d'OpenAI avec des clés API
• Notions de base de ChatGPT
Comprendre l'architecture de GPT-4o
Explorer GPT-4o mini : Cas d'utilisation et limitations
Fondamentaux de la tokenisation et du modelage du langage
• Utilisation de ChatGPT pour la science des données
Prétraitement des données avec GPT
Analyse de texte et tâches NLP avec GPT
Générer des insights à partir de jeux de données via la génération de langage naturel
• Applications en machine learning
Ingénierie des caractéristiques avec ChatGPT
Utiliser ChatGPT pour l'augmentation de données
Automatiser l'étiquetage et l'annotation des données
• Construction de modèles améliorés par GPT
Conception d'expériences avec ChatGPT
Interprétation et débogage de modèles à l'aide d'explications en langage naturel
Affiner les modèles de machine learning avec l'assistance de GPT
• Sujets avancés
Intégrer les modèles GPT-4o dans les pipelines de données
Explorer l'apprentissage par renforcement avec des modèles GPT
Considérations éthiques et limitations de l'utilisation de GPT en sciences des données
• Projets pratiques
Créer un chatbot conversationnel pour interroger des données
Analyser de grands ensembles de données avec GPT pour l'analyse exploratoire de données
Créer un outil de reporting automatisé piloté par GPT
• Conclusion et orientations futures
Tendances futures en matière d'IA et de modèles de langage
Éducation continue et ressources pour les avancées en IA
• Revue du cours et session de questions-réponses
Récapitulatif des concepts clés
Session ouverte pour questions et résolution de problèmes

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Enseigné par

Alexander Hagmann

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Sujets

Science des données