Generative KI-Workflows für Data Scientists

Mit zunehmender Datenkomplexität lassen sich traditionelle Analysemethoden durch künstliche Intelligenz (KI) deutlich beschleunigen. Die Integration generativer KI in Ihre Data-Science-Toolbox ermöglicht es Ihnen, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, synthetische Daten zu generieren und schneller tiefere Einblicke zu gewinnen. Dieser Kurs vermittelt Ihnen das grundlegende Wissen und die praktischen Code-Muster, die Sie benötigen, um große Sprachmodelle in Ihren Datenprojekten optimal zu nutzen. Sie lernen, von der manuellen Datenaufbereitung zu KI-gestützten Workflows zu wechseln, Ihre Produktivität zu steigern und Ihre Analysefähigkeiten zu erweitern. Lerninhalte: - Die Kernprinzipien generativer KI, Transformer-Architekturen und großer Sprachmodelle verstehen. - Speziell für Datenbereinigung, Feature Engineering und Codegenerierung optimierte Prompt-Engineering-Techniken anwenden. - Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Muster und Vektordatenbanken zur Abfrage benutzerdefinierter Dokumentensammlungen erkunden. - Hochwertige synthetische Daten generieren, um Datensätze auszugleichen und robuste Machine-Learning-Modelle zu trainieren. - Unstrukturierte Textdaten mithilfe von API-gesteuerten Sprachmodellintegrationen in großem Umfang analysieren. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Begriffen und den Mechanismen von Sprachmodellen, bevor er Schritt für Schritt in die API-Integration, die Gestaltung von Eingabeaufforderungen und die Datenerweiterung einsteigt. Sie arbeiten sich durch strukturierte Texterklärungen und klare Codebeispiele, die sich nahtlos in Ihre bestehenden Python-Pipelines integrieren lassen. Dieser Kurs richtet sich an angehende und erfahrene Data Scientists, die KI-Tools in ihre Arbeit einbinden möchten. Vorkenntnisse in generativer KI sind nicht erforderlich, grundlegende Python-Kenntnisse jedoch hilfreich. Starten Sie noch heute und modernisieren Sie Ihren Data-Science-Workflow mit generativer KI.