利用ChatGPT和Copilot进行AI驱动的数据科学项目

AI，数据科学，Copilot，ChatGPT，R，R编程，Python，Python编程，加入我们的互动课程“利用ChatGPT和Copilot进行AI驱动的数据科学项目”，旨在让您通过使用AI、Copilot和ChatGPT解决真实数据科学问题的实践经验。该课程中的每节课都是独立的，专注于不同的数据科学挑战。该课程既用Python又用R在RStudio中教授。您将学习如何应用AI工具如Copilot和ChatGPT高效地解决这些挑战。将AI工具如Copilot和ChatGPT纳入您的数据科学工作流程中，可以显著提高您的速度和效率，通常可以使生产力翻倍（X2）甚至增加十倍（X10），具体取决于手头的任务。AI-Powered Data Science Projects with ChatGPT & Copilot

以下是我们将涵盖的内容，采用实践、基于项目的学习：数据清理和整理：学习如何整理您的数据，使其准备好进行分析。这是数据科学中的关键步骤，以确保您的数据准确且易于操作。加载不同格式的文件：了解如何从不同类型的文件中导入数据。这项技能在数据科学中很重要，因为它让您可以在Copilot和ChatGPT等工具中处理各种数据。使用图形进行数据可视化：了解如何使用图形清晰有趣地展示您的数据。图形帮助您看到模式和重要点，这是数据科学的重要组成部分。使用表格进行数据可视化：学习如何使用表格简单有效地显示数据，使比较和理解变得更容易，这是数据科学中的常见任务。获取API数据：掌握从API中收集实时数据的技能。这意味着您可以在数据科学项目中使用新鲜的现实世界数据与Copilot和ChatGPT一起使用。连接并从SQL获取数据：学习如何从SQL数据库中获取数据，这在许多数据科学项目中处理组织良好的数据至关重要。数据表操作和连接：进一步探讨与表格一起工作的高级方法，如更改数据和将表格组合在一起以获得更多见解，这是数据科学中一种有用的技术。回归分析：了解回归分析的基础知识，它帮助您看到事物之间的联系并预测未来趋势，这是数据科学中的关键方法。文本挖掘：探索如何从文本中提取有用信息，这是数据科学中的重要技能，特别是在使用ChatGPT等工具分析大量文本数据时。机器学习：开始构建机器学习模型，让您从数据中找到模式并进行预测，这是数据科学的核心部分。投资组合回报分析：深入分析投资回报，这有助于您根据数据做出明智的决策，展示数据科学在金融领域的实际价值。在每个项目中，我们将充分利用Copilot和ChatGPT的优势，演示这些AI工具不仅可以加快您的编码过程，还可以提高您工作的质量。

这门课程非常适合那些希望利用AI的力量提升他们的数据科学技能的人。关于我：作为一名咨询顾问，我曾经仔细分析了这些工具的影响，亲眼见证了它们为复杂项目带来的实际好处。即使在任务看似难以优化的情况下，Copilot和ChatGPT提供的智能辅助也可以节省大量时间。平均而言，我每天至少节省一个小时，处理通常需要大量工作的复杂挑战。这种效率提升不仅仅是为了更快地完成任务；它还在于通过这些工具提供的富有见地的AI建议达到更高水准的工作质量，改变了我们在数据科学问题解决方面的方法。

由Arkadi Avanesyan创建
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1千赫，2声道
类型：电子学习 | 语言：英语 | 时长：27讲座（4小时17分钟）| 大小：4 GB

学到什么：
AI编码基础：学习AI工具如何像Copilot一样帮助编写代码，使编码更快更容易。
通过Copilot加速：掌握如何使用Copilot的AI建议加速您的编码项目。
ChatGPT编码技巧：了解ChatGPT如何提供编码建议，提高您的编码效率。
通过AI增强代码：了解如何通过AI优化您的代码，使编程更清晰高效。
用于调试的AI工具：学习如何像ChatGPT这样使用AI进行调试，使错误更快地得到纠正。
使用AI构建项目：利用Copilot和ChatGPT的AI辅助更快地完成编码项目，并提高代码质量。

要求：
基本编码知识（可选）：一些先前的编码经验可能有益，但不是必须的要求。该课程旨在适合初学者，AI工具如Copilot和ChatGPT提供支持，弥合编码知识的差距。
数据科学环境设置：参与者应在计算机上安装一个工作的数据科学环境，最好是R或Python。
ChatGPT账户：需要ChatGPT账户以访问并与ChatGPT进行编码辅助和指导。
GitHub账户：这将使参与者充分利用GitHub Copilot进行基于AI的编码建议