Beschreibung
Data Science mit GPT-4 bzw ChatGPT
Dieses Seminar bietet einen Einstieg in das Programmieren mit Python für Anwendungen im Data Science unterstützt durch ChatGPT (GPT-4). Es bietet eine umfassende Einführung in GPT-4. Es umfasst die explorative Datenanalyse und Modellierung mit Pandas, die Visualisierung und das Erstellen von Grafiken mit Matplotlib / Seaborn und das Trainieren und Anpassen von Machine Learning Modellen. Das Seminar lebt von praktischen Übungen und dem Erfahrungsaustausch.In jeder Einheit werden die entsprechendenGrundlagen von Python erklärt, so dass der erhaltene Code von ChatGPT verstanden und ggfalls angepasst werden kann. Somit erhalten die Teilnehmenden einen fundierten Einblick in die Verwendung von ChatGPT (GPT-4 ) für das Programmieren von Data Science-Projekten mit Python.
Kommende Starttermine
Inhalte / Module
- Einführung in Machine Learning, Data Science und GPT-4
- Einführung in Data Science und Machine Learning: Definition, Ziele und Anwendungsbereiche
- Einführung in GPT-4: Funktionen, Architektur und Leistungsfähigkeit
- Daten einlesen, vorbereiten und verstehen
- Extraktion der Daten und Datenaufbereitung. Verwendung von Pandas zum Einlesen, Bereinigen und Manipulieren der Daten.
- Explorative Datenanalyse (EDA) und Berechnen von Statistiken mit Pandas
- Daten und Ergebnisse visualisieren
- Matplotlib und Seaborn: Visualisierung von Ergebnissen und Daten mittels Diagrammen, Histogrammen, Scatterplots, Heatmaps.
- Grundlagen von Matplotlib und Seaborn, um Anpassungen an den Plots durchführen zu können
- Grundlagen von Funktionen und Control Flows in Python
- Funktionen, If-Else und For-Loop in Python, um bestehende Analysemöglichkeiten zu erweitern
- Machine Learning Modellbildung und Training (Decision Tree, )
- Aufbau von Machine Learning Modellen in scikit-learn unterstützt von GPT-4 am Beispiel vom Decision Tree Algorithmus: Auswahl der Eingabedaten, Training und Anpassung der Hyperparameter.
- Analyse der Trainingsmetriken und Verbesserung der Leistung des Modells.
- Evaluation und Validierung der Modelle auf Testdaten.
- Weitere Algorithmen in Scikit-learn am Beispiel vom Random Forest
- Anwendung von GPT-4 auf einen neuem Datensatz
- Mithilfe von ChatGPT und dem Erlernten Wissen in Python soll innerhalb einer Einheit ein neuer Datensatz eingelesen und verarbeitet werden. Zudem wird ein Machine Learning Algorithmus trainiert und die Ergebnisse validiert.
- Diese Einheit eignet sich, um einen eigenen Datensatz für die Analyse zu verwenden.
Zielgruppe / Voraussetzungen
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Bitte beachten Sie: Bildungsgutscheine der Agentur für Arbeit werden für diesen Kurs NICHT anerkannt.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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