강의

멘토링

커뮤니티

Data Science

/

Data Analysis

Khoa học dữ liệu thực chiến cùng với chatGPT

Chúng ta sẽ thử tiếp cận toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu một cách dễ dàng hơn bằng cách sử dụng chatGPT và AI tạo sinh. Đồng thời, bạn cũng có thể dễ dàng hiểu quy trình phân tích dữ liệu và nắm vững cách ứng dụng AI vào thực tiễn khoa học dữ liệu.

(5.0) 3 đánh giá

81 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

  • cojette
ChatGPT
ChatGPT
Data literacy
Data literacy
Big Data
Big Data
Statistics
Statistics
arima
arima
ChatGPT
ChatGPT
Data literacy
Data literacy
Big Data
Big Data
Statistics
Statistics
arima
arima

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Từ việc hiểu vấn đề đến việc truyền đạt kết quả phân tích, toàn bộ quá trình của khoa học dữ liệu sẽ được xem xét từng bước một.

  • Tận dụng hiệu quả AI tạo sinh như chatGPT trong phân tích dữ liệu

  • Từ A/B 테스트 đến khảo sát, tìm hiểu nhiều loại phân tích dữ liệu cùng chatGPT.

Bạn có thể sử dụng chatGPT đúng cách cho công việc khoa học dữ liệu thực tế.

Trên thực tế, khoa học dữ liệu (phân tích) được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, và các nhà khoa học dữ liệu cũng như nhà phân tích dữ liệu thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau. Bài giảng này, dựa trên kinh nghiệm thực tế sâu rộng, sẽ xem xét cách sử dụng chatGPT trong các nhiệm vụ khác nhau. Bài giảng được tổ chức một cách có hệ thống để đảm bảo chatGPT có thể được áp dụng hiệu quả trong lĩnh vực dữ liệu.


Khoa học dữ liệu sử dụng chatGPT đúng cách và cần thiết cho các ứng dụng thực tế.

Không rõ liệu AI có thể thay thế các nhà khoa học dữ liệu hay không, nhưng rõ ràng AI sẽ là sự hỗ trợ tuyệt vời cho các nhà khoa học dữ liệu.


"Trong khi vẫn còn tranh luận về việc liệu chatGPT có toàn năng hay hoàn toàn vô dụng,

Tôi thực sự đã áp dụng chatGPT vào quy trình phân tích dữ liệu của mình một lần.

Quá trình này giúp quá trình phân tích dữ liệu nhanh hơn và dễ dàng hơn nhiều, đồng thời cũng cung cấp nhiều thông tin chi tiết.

Tôi muốn chia sẻ những gì tôi học được với nhiều người hơn."

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

Các nhà phân tích dữ liệu bối rối sau khi chatGPT ra mắt.

"Tôi nghe nói chatGPT rất tuyệt vời, nhưng nó liên quan gì đến việc phân tích dữ liệu? Mức độ kết nối như thế nào?"

Các nhà khoa học dữ liệu muốn làm việc thông minh hơn và tốt hơn

"Tôi muốn cải thiện công việc của mình. Liệu chatGPT có giúp ích không? Nhưng tôi không chắc mình có nên sử dụng nó một cách tùy tiện hay không."

Bất kỳ ai tò mò về tương lai của khoa học dữ liệu sau sự ra đời của AI

"Tôi làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và tôi sợ rằng công việc của tôi có thể sẽ mất."

Những người muốn dễ dàng hiểu được quá trình phân tích dữ liệu

"Khi tôi nghe về khoa học dữ liệu, họ làm cái này cái kia, nhưng tôi không biết tại sao lại có nhiều người làm như vậy, và tôi không chắc đây có phải là khoa học dữ liệu không.

Sau khi nghe bài giảng này,

  • Trên thực tế, đây là công việc phân tích dữ liệu điên rồ và tôi có thể hiểu rõ mình đang làm gì.

  • Bạn có thể dễ dàng xem toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu.

  • Bằng cách tận dụng chatGPT trong công việc, bạn cũng có thể cải thiện khả năng cá nhân của mình.

  • Điều này sẽ cho bạn góc nhìn về nơi nào, cách thức nào và mức độ nào nên sử dụng chatGPT hoặc AI.

  • Bạn có thể hiểu cách sử dụng chatGPT trong khi vẫn lo lắng về bảo mật nội bộ hoặc bảo mật dữ liệu.

Các tính năng của khóa học này

Bạn có thể nhanh chóng và dễ dàng xem lại các quy trình phân tích dữ liệu dài và phức tạp bằng chatGPT.

Trong suốt khóa học, chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn các mẹo và biện pháp phòng ngừa cần thực hiện khi áp dụng chatGPT vào thực tế.

Chúng tôi giúp bạn sử dụng chatGPT để cải thiện khả năng phân tích dữ liệu và làm việc trong nhiều môi trường khác nhau.

Tìm hiểu về những điều này

Quy trình khoa học dữ liệu nhanh chóng và kỹ lưỡng

Chúng ta sẽ đi sâu vào từng bước của toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu, xem xét các nhiệm vụ và công nghệ liên quan ở từng giai đoạn.
Với chatGPT, bạn có thể tìm hiểu toàn bộ quá trình này chỉ trong một thời gian ngắn.

Dễ dàng thực hiện nhiều hoạt động phân tích dữ liệu khác nhau

Từ thử nghiệm A/B đến xử lý dữ liệu văn bản, khảo sát, bảo trì mô hình dữ liệu, tạo bảng thông tin, v.v., chatGPT khám phá nhiều nhiệm vụ khoa học dữ liệu thực tế đa dạng mà không phải lúc nào cũng dễ tìm được tài nguyên hoặc câu trả lời.

ChatGPT hữu ích và chính xác cho khoa học dữ liệu.

Bạn có thể xây dựng một góc nhìn không mù quáng theo đuổi hay bỏ qua chatGPT và các AI khác, mà thay vào đó, sử dụng chúng trong phạm vi khoa học dữ liệu phù hợp, tối đa hóa tiện ích của chúng. Bạn cũng có thể học hỏi các mẹo và lưu ý khi sử dụng chúng trong nhiều môi trường khác nhau.

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học

Môi trường thực hành

  • Công cụ được sử dụng: Gói ChatGPT plus hoặc cao hơn (môi trường để sử dụng GPT-4 và Phân tích dữ liệu)

  • (Tùy chọn) Môi trường có thể sử dụng Python


Kiến thức và biện pháp phòng ngừa của người chơi

  • Trong bài giảng này, chúng ta sẽ sử dụng mô hình chatGPT-4 dựa trên kiến trúc GPT-4.

    • Nếu có bản nâng cấp trong tương lai, các bài giảng cũng sẽ được cập nhật.

  • Sẽ hữu ích hơn nếu bạn tham gia khóa học này khi đã có ít nhất kiến thức cơ bản về Python và phân tích dữ liệu.

  • Nội dung được trình bày trong mỗi bài giảng mang tính chất giới thiệu về lĩnh vực này. Những ai muốn hiểu sâu hơn về từng chủ đề có thể tham khảo các bài giảng hoặc sách khác.

  • Nội dung bài giảng này được biên soạn độc lập. Ngay cả khi sử dụng tài liệu của bên thứ ba, những tài liệu được công khai hoàn toàn vẫn được trích dẫn. Việc sao chép hoặc truyền tải hình ảnh hoặc tài liệu không có trích dẫn về cơ bản là bị nghiêm cấm. Nếu cần thiết, vui lòng liên hệ với người chia sẻ kiến thức.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người muốn dễ hiểu quy trình phân tích dữ liệu

  • Người muốn biết liên quan của ChatGPT với khoa học dữ liệu.

  • Người lo sợ nghề khoa học dữ liệu biến mất.

  • Nhà khoa học dữ liệu muốn làm việc thông minh hơn

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Biết thống kê cơ bản, Python cơ bản thì sẽ tốt hơn một chút.

Xin chào
Đây là

81

Học viên

3

Đánh giá

5.0

Xếp hạng

1

Khóa học

Tôi là Kwon Jung-min (Cojette), hiện đang làm việc với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu.

Trong suốt thời gian dài trải nghiệm với nhiều loại dữ liệu khác nhau, tôi luôn trăn trở về cách để chia sẻ và thực hiện hiệu quả những bí quyết cũng như tư duy mà mình đã đúc kết được từ những kinh nghiệm đó.

- Hiện) Đại diện Log&Plot / Chuyên gia phân tích dữ liệu

- Cựu Trưởng bộ phận và Chuyên gia phân tích dữ liệu với hơn 18 năm kinh nghiệm tại ODK Media, Woowa Brothers, SK Planet, v.v.

- Diễn giả tại các hội nghị trong và ngoài nước như UseR!, Strata + Hadoop World, giảng dạy và thuyết trình tại nhiều doanh nghiệp như SKT, Daangn cũng như các trường đại học như UNIST, Đại học Nữ sinh Ewha
- Viết sách, biên dịch và hiệu đính sách kỹ thuật như [Nỗi tiếc nuối về những con số của nhà phân tích dữ liệu], [Những người kết nối dữ liệu, Nhà khoa học dữ liệu] (Danh sách sách đã viết/dịch)
- AI GDE, Woman Techmaker
- Thạc sĩ Kỹ thuật Công nghiệp tại POSTECH

Blog: https://cojette.github.io

Lịch sử chi tiết: https://www.linkedin.com/in/jeongmin-kwon-a5069734/

Chương trình giảng dạy

Tất cả

31 bài giảng ∙ (4giờ 31phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

3 đánh giá

5.0

3 đánh giá

  • brdther6299님의 프로필 이미지
    brdther6299

    Đánh giá 4

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    • saharahan3609님의 프로필 이미지
      saharahan3609

      Đánh giá 8

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      61% đã tham gia

      Nó giúp ích cho tôi rất nhiều trong công việc. Cảm ơn

      • n03192297147lcse8039님의 프로필 이미지
        n03192297147lcse8039

        Đánh giá 2

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        100% đã tham gia

        1.146.211 ₫

        Khóa học tương tự

        Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!