Ce cours se concentre sur les méthodes avancées de nettoyage, de préparation et d'optimisation des données à l'aide d'outils assistés par l'IA. Vous apprendrez à générer des données synthétiques, à répondre aux préoccupations en matière de confidentialité et aux limites des données dans vos projets. Découvrez comment tirer parti de l'IA pour identifier et résoudre les problèmes complexes de qualité des données, en veillant à ce que vos ensembles de données soient prêts pour l'analyse.

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Traitement et optimisation des données avec l'IA générative
Ce cours fait partie de L'IA générative de Microsoft pour l'analyse de données Certificat Professionnel

Instructeur : Microsoft
2 859 déjà inscrits
Inclus avec
(26 avis)
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Prétraitement de données
- Catégorie : IA responsable
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Qualité des données
- Catégorie : Transformation de données
- Catégorie : Réseaux adversoriels génératifs (GAN)
- Catégorie : Validation des données
- Catégorie : Microsoft Copilot
- Catégorie : Protection de l'information
- Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
- Catégorie : Synthèse des données
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Nettoyage des données
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28 devoirs
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Microsoft

Il y a 5 modules dans ce cours
Expliquer le processus de génération de données synthétiques à l'aide de l'IA générative, en identifiant ses applications et ses avantages potentiels pour remédier à la limitation des données
Inclus
10 vidéos8 lectures6 devoirs
Appliquer des outils IA génératifs pour identifier et résoudre des problèmes complexes de qualité des données, tels que des valeurs aberrantes, des incohérences et des erreurs,en garantissant l'intégrité des données pour une analyse précise.
Inclus
7 vidéos6 lectures6 devoirs
Analyser l'impact de la préparation des données sur l'analyse ultérieure et utiliser des outils IA génératifs pour automatiser et optimiser les étapes de prétraitement, en garantissant la préparation des données pour l'analyse
Inclus
6 vidéos6 lectures6 devoirs
Décrire les éléments clés d'un ensemble de données bien structuré et le rôle de l'IA générative dans l'amélioration de la qualité des données pour l'analyse
Inclus
7 vidéos7 lectures6 devoirs
Évaluer les implications éthiques du traitement des données et de la génération de données synthétiques, en élaborant des stratégies pour atténuer les biais et garantir des pratiques responsables et transparentes en matière de données.
Inclus
10 vidéos6 lectures4 devoirs
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Avis des étudiants
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Révisé le 20 mars 2025
Please include more practical on synthetic data generation, data cleaning and feature engineering. It was hell lot of theories especially from Ethical considerations of GenAI.
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