Science des données avec CoPilot et les agents IA : Analyse et modélisation pratiques

L'analyse de données moderne évolue rapidement, et les assistants IA sont désormais des outils essentiels pour écrire du code, explorer des ensembles de données et créer des modèles prédictifs. Ce cours textuel vous guide dans l'utilisation de CoPilot et des agents IA pour accélérer votre flux de travail en science des données, transformant les données brutes en informations commerciales exploitables. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de la science des données assistée par l'IA et de l'ingénierie des invites (prompt engineering) pour la génération de code - Préparer et nettoyer des ensembles de données désordonnés à l'aide de CoPilot pour gérer les valeurs manquantes et fusionner les sources - Créer des visualisations et des tableaux de bord clairs à l'aide de bibliothèques Python comme Matplotlib et Seaborn - Construire et valider des modèles d'apprentissage automatique (machine learning) pour la classification et la prévision - Appliquer des techniques de détection d'anomalies comme Z-Score et Isolation Forest pour repérer des modèles de données inhabituels - Concevoir des flux de travail personnalisés d'agents IA pour automatiser les tâches d'analyse de données répétitives Vous commencerez par des définitions de base et des invites simples, progressant progressivement vers des pipelines de données complexes et des stratégies d'évaluation de modèles. Ce cours est conçu pour les débutants sans expérience préalable en science des données ou en IA qui souhaitent apprendre des flux de travail modernes augmentés par l'IA. Commencez à lire aujourd'hui pour construire vos premiers flux de travail de données alimentés par l'IA.