Generative KI ist jetzt Mainstream. Fördern Sie Ihre Karriere mit einem Kurs, der modernste, gefragte generative KI-Fähigkeiten vermittelt, die auf die Bedürfnisse von Datenwissenschaftlern abgestimmt sind.
Generative KI: Steigern Sie Ihre Data Science-Karriere
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Rav Ahuja
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Bei enthalten
(124 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Nutzen Sie generative KI-Tools wie GPT 3.5, ChatCSV und tomat.ai, die Data Scientists für die Abfrage und Aufbereitung von Daten zur Verfügung stehen
Untersuchen Sie reale Szenarien, in denen generative KI datenwissenschaftliche Arbeitsabläufe verbessern kann
Üben Sie generative KI-Fähigkeiten in praktischen Übungen und Projekten, indem Sie Datensätze für bestimmte Anwendungsfälle erstellen und erweitern
Anwendung generativer KI-Techniken bei der Entwicklung und Verfeinerung von Modellen für maschinelles Lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Datenbanken abfragen
- Kategorie: Datengenerierung
- Kategorie: Generative KI
Wichtige Details
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7 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 3 Module
In diesem Modul werden Sie die Rolle der generativen KI in der Datenwissenschaft erkunden. Lektion 1 führt Sie in die generative KI ein und zeigt, wie sie in den Händen von Datenwissenschaftlern verschiedene Zwecke erfüllen kann. Sie lernen die vier gängigen Arten von generativen KI-Modellen und deren Auswirkungen und Anwendungen in verschiedenen Branchen kennen. Lektion 2 befasst sich damit, wie Datenwissenschaftler generative KI im Lebenszyklus der Datenwissenschaft nutzen können. Sie lernen, wie Datenwissenschaftler generative KI effektiv zur Datengenerierung, Datenaufbereitung, Datenabfrage und Datenerweiterung einsetzen können. Außerdem erfahren Sie, welche Herausforderungen bei der Datenaufbereitung und -abfrage bestehen und wie generative KI-Modelle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen helfen können.
Das ist alles enthalten
9 Videos2 Lektüren3 Aufgaben2 App-Elemente1 Diskussionsthema7 Plug-ins
In diesem Modul werden Sie die Rolle der generativen KI in der Datenwissenschaft erkunden. Lektion 1 behandelt die generative KI zum Verständnis von Daten und zur Erstellung von Modellen. Sie erfahren, wie Datenwissenschaftler generative KI nutzen können, um Modelle zu visualisieren, zu entwickeln und zu erstellen. Lektion 2 behandelt den Einsatz generativer KI für Data Science im Hinblick auf Tools und Techniken, die bei der explorativen Datenanalyse (EDA) und der Entwicklung eines Vorhersagemodells helfen. Sie lernen die branchenspezifischen Überlegungen beim Einsatz generativer KI und die Herausforderungen kennen, denen sich Datenwissenschaftler stellen müssen. Sie werden auch erfahren, welche Fähigkeiten Datenwissenschaftler benötigen, um in ihrem Bereich erfolgreich zu sein, und wie generative KI ihnen dabei helfen kann, diese Fähigkeiten in der heutigen Welt zu verfeinern.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre3 Aufgaben4 App-Elemente4 Plug-ins
Verbessern Sie Ihre Datenwissenschaft mit generativer KI und schließen Sie das geführte Projekt und die Bewertung ab.
Das ist alles enthalten
1 Video3 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element1 Plug-in
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Vanderbilt University
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 10. Sep. 2024
Its really helpful for beginners to apply AI tools
Geprüft am 5. Sep. 2024
It's a great introductory course on using Generative AI in Data Analytics applications.
Geprüft am 2. Mai 2024
Amazing Course ! Special thanks to Course Creators and to IBM
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Häufig gestellte Fragen
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