آموزش تحول در تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) با استفاده از هوش مصنوعی - آخرین آپدیت

دانلود Transforming Exploratory Data Analysis with AI

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: تصور کنید دانشمند داده‌ای هستید که در یک سازمان غیرانتفاعی برای واکنش به یک بلای طبیعی فعالیت می‌کنید. شما مأموریت دارید داده‌های منابع مختلف از جمله تصاویر ماهواره‌ای، پست‌های شبکه‌های اجتماعی و گزارش‌های امدادی را تحلیل کنید تا متأثرترین مناطق را شناسایی کرده و منابع را به‌طور بهینه تخصیص دهید. مشکل کجاست؟ حجم داده‌ها بسیار زیاد و بدون ساختار است و باید به‌صورت لحظه‌ای (Real-time) پردازش شوند. در اینجاست که با کمک هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، تحلیل‌ها را خودکار کرده، بینش‌های حیاتی را خلاصه می‌کنید و در عرض چند ساعت بصری‌سازی‌های کاربردی ایجاد می‌کنید؛ این یعنی صرفه‌جویی در زمان حیاتی و اطمینان از اینکه کمک‌ها سریع‌تر به دست نیازمندان می‌رسد. این دوره کوتاه برای کمک به شما در مواجهه با چالش‌هایی از این دست طراحی شده است. شما خواهید آموخت که چگونه از هوش مصنوعی مولد برای بهینه‌سازی تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)، خودکارسازی فرآیندهای تکراری و استخراج کارآمد بینش‌های معنادار استفاده کنید. چه در حال مدیریت داده‌ها در زمان بحران باشید و چه در حال بهینه‌سازی گردش کارهای روزانه، این دوره شما را به ابزارهای کاربردی مجهز می‌کند تا هوشمندانه‌تر کار کنید، نه سخت‌تر. با تکمیل این دوره، مهارت‌های لازم برای به‌کارگیری فوری هوش مصنوعی مولد در جریان‌های کاری داده‌های خود را کسب خواهید کرد. وظایف زمان‌بر را خودکار کنید، خروجی‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی را از نظر دقت ارزیابی کنید و استراتژی‌های برگرفته از مطالعات موردی واقعی را برای اتخاذ تصمیمات اثرگذار پیاده‌سازی نمایید. در پایان این دوره ۳ ساعته، شما قادر خواهید بود: - قابلیت‌های کلیدی هوش مصنوعی مولد در بهبود و خودکارسازی جریان‌های کاری تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) را شناسایی کنید. - ابزارهای هوش مصنوعی مولد را برای خودکارسازی وظایف تکراری در EDA، مانند خلاصه‌سازی مجموعه‌داده‌ها یا تولید آمار توصیفی، به کار بگیرید. - خروجی‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی را از نظر دقت و مرتبط بودن تحلیل کنید تا از استفاده اخلاقی و بدون سوگیری در EDA اطمینان حاصل شود. - مطالعات موردی کاربردهای هوش مصنوعی مولد را ارزیابی کنید تا استراتژی‌های ادغام AI در وظایف واقعی تحلیل اکتشافی داده‌ها را شناسایی کنید. ویژگی منحصر‌به‌فرد این دوره، ادغام مثال‌های کاربردی از حوزه‌های متنوع، از واکنش به بلایای طبیعی تا تجارت الکترونیک است تا قدرت هوش مصنوعی مولد را به تصویر بکشد. با تمرین‌های عملی و تمرکز بر استفاده اخلاقی از AI، شما نه تنها بر ابزارها مسلط می‌شوید، بلکه اعتمادبه‌نفس لازم برای به‌کارگیری مسئولانه آن‌ها را کسب خواهید کرد. برای موفقیت در این دوره، باید موارد زیر را داشته باشید: - درک پایه‌ای از مفاهیم تحلیل داده‌ها. - آشنایی با ابزارهای برنامه‌نویسی مانند پایتون (Python). - تجربه اندک در کار با پلتفرم‌های هوش مصنوعی مانند GitHub Copilot یا OpenAI مفید است اما اجباری نیست. این دوره از ترکیبی از ارزیابی‌ها استفاده می‌کند، از جمله کوییزهای تمرینی در هر درس برای تثبیت نکات کلیدی، یک فعالیت عملی با استفاده از ابزار AI برای پردازش و تحلیل یک مجموعه‌داده نمونه، و یک ارزیابی نهایی نمره‌دار برای سنجش درک شما از تمامی مفاهیم دوره. برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، با کنجکاوی و اشتیاق به تجربه کردن وارد شوید. با دروس تعامل عمیق داشته باشید، فعالیت‌ها را کامل کنید و تکنیک‌ها را در پروژه‌های خود به کار ببرید. در نهایت، شما مهارت و اعتمادبه‌نفس لازم برای متحول کردن رویکرد خود در تحلیل اکتشافی داده‌ها را خواهید داشت!

سرفصل ها و درس ها

مبانی هوش مصنوعی مولد برای تحلیل اکتشافی داده‌ها Foundations of Generative AI for Exploratory Data Analysis

  • خوش‌آمدگویی به دوره Welcome to the Course

  • مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده‌ها Introduction to Generative AI in Data Analysis

  • قابلیت‌های کلیدی هوش مصنوعی مولد برای EDA Key Capabilities of Generative AI for EDA

  • خودکارسازی وظایف با هوش مصنوعی مولد Automating Tasks with Generative AI

  • تولید آمار توصیفی با ابزارهای هوش مصنوعی Generating Descriptive Statistics with AI Tools

پیشرفت در EDA با هوش مصنوعی مسئولانه و بینش‌محور Advancing EDA with Responsible and Insightful AI

  • ارزیابی دقت خروجی‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی Evaluating AI-Generated Outputs for Accuracy

  • بهترین روش‌ها برای استفاده اخلاقی از AI در EDA Best Practices for Ethical AI in EDA

  • مطالعه موردی ۱: خودکارسازی اکتشاف داده‌ها در مقیاس بزرگ Case Study 1: Automating Large-Scale Data Exploration

  • مطالعه موردی ۲: ارتقای بینش‌ها از طریق بصری‌سازی مبتنی بر AI Case Study 2: Enhancing Insights Through AI-Powered Visualization

نمایش نظرات

آموزش تحول در تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) با استفاده از هوش مصنوعی
جزییات دوره
5h 18m
9
(آخرین آپدیت)
1,613
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده