วิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย CoPilot และ AI Agents: การวิเคราะห์และการสร้างแบบจำลองเชิงปฏิบัติ

การวิเคราะห์ข้อมูลสมัยใหม่กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และผู้ช่วย AI ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการเขียนโค้ด การสำรวจชุดข้อมูล และการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ หลักสูตรแบบข้อความนี้จะแนะนำคุณตลอดการใช้ CoPilot และ AI agents เพื่อเร่งเวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ เปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่นำไปปฏิบัติได้ สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้ AI ช่วย และวิศวกรรมพร้อมท์ (prompt engineering) สำหรับการสร้างโค้ด - จัดการและทำความสะอาดชุดข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบโดยใช้ CoPilot เพื่อจัดการกับค่าที่ขาดหายไปและรวมแหล่งข้อมูล - สร้างภาพข้อมูลและแดชบอร์ดที่ชัดเจนโดยใช้ไลบรารี Python เช่น Matplotlib และ Seaborn - สร้างและตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการจำแนกประเภทและการพยากรณ์ - ประยุกต์ใช้เทคนิคการตรวจจับความผิดปกติ (anomaly detection) เช่น Z-Score และ Isolation Forest เพื่อค้นหารูปแบบข้อมูลที่ผิดปกติ - ออกแบบเวิร์กโฟลว์ AI agent แบบกำหนดเองเพื่อทำให้งานวิเคราะห์ข้อมูลซ้ำๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ คุณจะเริ่มต้นด้วยคำจำกัดความหลักและพร้อมท์ง่ายๆ โดยค่อยๆ ก้าวไปสู่ไปป์ไลน์ข้อมูลที่ซับซ้อนและกลยุทธ์การประเมินแบบจำลอง หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นที่ไม่มีประสบการณ์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือ AI มาก่อน แต่ต้องการเรียนรู้เวิร์กโฟลว์สมัยใหม่ที่เสริมด้วย AI เริ่มอ่านวันนี้เพื่อสร้างเวิร์กโฟลว์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ครั้งแรกของคุณ