"GenAI for Data Scientist" richtet sich an Fachleute, die generative KI (GenAI) in ihre Datenwissenschaft integrieren möchten. In diesem Einführungskurs wird die komplexe Welt der GenAI aufgeschlüsselt und ihr signifikanter Einfluss auf Datenanalyse, prädiktive Modellierung und darüber hinaus aufgezeigt. Sie lernen die technische Funktionsweise von GenAI-Tools und ihre praktischen Anwendungen in realen Data-Science-Szenarien kennen. Dieser Kurs richtet sich an Teamleiter und Manager, die GenAI in ihre strategischen Initiativen einbinden möchten, sowie an einzelne Data Scientists und Analysten, die ihre täglichen Aufgaben mit fortgeschrittenen GenAI-Techniken verbessern möchten. Er eignet sich auch für Fachleute, die ihre Karriere durch die Beherrschung modernster GenAI-Anwendungen in der Datenwissenschaft vorantreiben wollen. Die Lernenden sollten über ein grundlegendes Verständnis von Datenanalyse, statistischen Methoden und maschinellem Lernen verfügen und mit Programmiersprachen wie Python oder R vertraut sein. Der Lehrplan deckt die Grundlagen von maschinellen Lernmodellen, Datenanreicherung und ethischen Überlegungen ab und bietet Einblicke, wie GenAI die analytische Präzision verbessern und Innovationen fördern kann.

GenAI für Datenwissenschaftler

GenAI für Datenwissenschaftler


Dozenten: Soheil Haddadi, Reza Moradinezhad
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
12 Bewertungen
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden zu vervollständigen
Was Sie lernen werden
Erkennen Sie, was generative KI (GenAI) ist und was sie im Allgemeinen tun kann und was nicht.
Evaluieren Sie die Ergebnisse von GenAI für eine reale Anwendung in der Funktion eines Datenwissenschaftlers.
Entwicklung von Strategien und Taktiken zur verantwortungsvollen Integration von GenAI in die Datenwissenschaft unter Beibehaltung der menschlichen Aufsicht und Verantwortlichkeit.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: KI-Kenntnisse
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Qualität der Daten
- Kategorie: Daten-Ethik
- Kategorie: Daten-Synthese
- Kategorie: AI-Integrationen
- Kategorie: Analyse
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Generative KI
Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
Dozenten

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