"GenAI for Data Scientist" est conçu pour les professionnels désireux d'intégrer l'IA générative (GenAI) dans leurs pratiques de science des données. Ce cours d'introduction décompose le monde complexe de la GenAI, démontrant son impact significatif sur l'analyse des données, la modélisation prédictive, et au-delà. Vous apprendrez le fonctionnement technique des outils de GenAI et leurs applications pratiques dans des scénarios de science des données du monde réel. Ce cours est conçu pour les chefs d'équipe et les gestionnaires qui cherchent à incorporer la GenAI dans leurs initiatives stratégiques, ainsi que pour les scientifiques de données individuels et les analystes désireux d'améliorer leurs tâches quotidiennes avec des techniques avancées de GenAI. Il convient également aux professionnels qui souhaitent faire progresser leur carrière en maîtrisant les applications de pointe de la GenAI dans la science des données. Les apprenants doivent avoir une compréhension de base de l'analyse des données, des méthodes statistiques et de l'apprentissage automatique, ainsi qu'une familiarité avec des langages de programmation tels que Python ou R. Un état d'esprit ouvert et une volonté d'explorer de nouvelles technologies sont également essentiels. Le programme couvre les principes fondamentaux des modèles de données, des méthodes statistiques et de l'apprentissage automatique, ainsi que des considérations éthiques qui permettent d'améliorer la précision de l'analyse et de favoriser l'innovation.

GenAI pour les scientifiques des données
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GenAI pour les scientifiques des données


Instructeurs : Soheil Haddadi, Reza Moradinezhad
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Reconnaître ce qu'est l'IA générative (GenAI) et ce qu'elle peut et ne peut pas faire, en général.
Évaluer les résultats de GenAI pour une application réelle dans les fonctions de data scientist.
Déployer des stratégies et des tactiques pour intégrer de manière responsable la GenAI dans les pratiques de la Science des données, tout en maintenant la surveillance humaine et la responsabilité.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : L'IA responsable
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Intégrations AI
- Catégorie : Synthèse des données
- Catégorie : Qualité des données
- Catégorie : Connaissance de l'IA
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Analyse
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : IA générative
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