面向数据和分析专业人员的 GenAI

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MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
语言：英语 |时长：4小时29米

你将学到什么

• 区分 AI、GenAI 和数据分析的构建模块，并描述法学硕士如何支持 CRISP-DM 和价值链框架。
• 使用 Colab 中的 ChatGPT 和 Gemini 等工具寻求解决方案，应用即时工程技术来构建数据分析的业务问题。
• 创建并传达可行的见解，以生成叙述、报告和可视化内容，以说明分析结果及其对利益相关者的业务影响
• 评估数据、模型和 GenAI 输出的准确性和清晰度，以批判、验证和完善 CRISP-DM 阶段和价值链的见解。

要求

对数据分析概念（例如数据集、图表、报告和数据可视化）的基本了解。熟悉 Microsoft Excel，并对使用数据解决业务问题感兴趣。具备 Python 经验会有所帮助，但不是必需的。使用具有互联网连接和 ChatGPT 和 Google Colab（支持 Gemini）的免费帐户的计算机来完成实践练习。

描述

数据分析不再只是创建报告和仪表板。现代组织期望专业人士能够发现有意义的见解、预测趋势并传达推动更好业务决策的发现。本课程，Gen AI for Data &分析专业人员，教您如何使用生成式人工智能将传统分析工作流程转变为更快、更智能、更有影响力的流程。

这门实践课程专为业务分析师、数据分析师、BI 开发人员、数据科学家和决策者而设计，探讨人工智能驱动的工具如何支持分析生命周期的每个阶段。您将学习如何使用 ChatGPT、Google Gemini、Python 和 Microsoft Excel 构建业务问题、探索和准备数据、生成代码、构建分析模型、验证结果以及提出可行的见解。这些工具不是取代分析思维，而是充当智能助手，提高生产力、减少重复性工作并实现更具战略性的决策。

本课程介绍了行业认可的分析框架，包括 CRISP-DM 和分析价值链，以演示生成式 AI 如何增强结构化问题解决能力并创造可衡量的业务价值。通过实际演示、指导活动和真实业务场景，您将获得使用人工智能自动执行日常任务、改善协作以及向技术和非技术利益相关者有效传达见解的经验。

在课程结束时，您将能够将生成式 AI 集成到您的分析工作流程中，创建有意义的数据驱动见解，评估 AI 生成的输出的质量和准确性，并应用负责任的 AI 实践。无论您是希望提高生产力、增强分析能力，还是在快速发展的人工智能分析领域保持领先地位，本课程都提供实用的、适合工作的技能，您可以立即应用。

本课程适合谁

专为希望应用生成式 AI 来改进分析和业务成果的数据分析师、业务专业人士、BI 开发人员、数据科学家和决策者而设计。