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.

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

Instructeur : Microsoft
4 251 déjà inscrits
Inclus avec
29 avis
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Intégrité des données
- Catégorie : Protection de l'information
- Catégorie : Microsoft Copilot
- Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
- Catégorie : Synthèse des données
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Qualité des données
- Catégorie : Architectures de modèles génératifs
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : L'IA responsable
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Prétraitement des données
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Réseaux adversoriels génératifs (GAN)
Détails à connaître

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28 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise en Analyse des données
- 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
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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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