行业数据科学与人工智能专业课程

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MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC、44.1 KHz、2 Ch
级别：中级 |类型： 电子学习 |语言： 英语 |持续时间：8 个讲座（5h 14m）

你将学到什么

• 掌握 Python、NumPy、Pandas 和 SQL 来获取、清理、转换和分析现实世界的数据集。
• 使用 Matplotlib、Seaborn、Power BI 和 Tableau 创建专业的可视化效果和仪表板。
• 使用 Scikit-learn 构建、评估和优化机器学习模型以进行预测和分析。
• 应用生成式 AI、LLM、Prompt Engineering 和 RAG 进行 AI 驱动的数据分析和自动化。
• 开发结合 Python、SQL、可视化、机器学习和 AI 的端到端数据科学项目。

要求

• 无需具备编程或数据科学经验。
• 适合初学者的课程，逐渐发展到高级主题。

描述

工业 5.0 数据科学与技术人工智能专业课程为学习者提供数据科学、人工智能、机器学习、业务分析和智能自动化方面的实践技能。它围绕工业 5.0 方法进行设计，将人类专业知识与人工智能相结合，以解决现实世界的业务挑战。

课程从Python 编程、数据科学基础知识和数据采集开始。学生学习 Python、面向对象编程、NumPy、Pandas、从文件、API 和 Web 源收集数据，以及探索性数据分析 (EDA)。

然后涵盖数据整理、特征工程和统计分析，包括数据清理、预处理、特征选择、SQL、ETL、数据仓库、概率、假设检验和基本统计技术。

学习者使用 Matplotlib、Seaborn、Power BI 和 Tableau 培养数据可视化、业务分析和讲故事技能，以构建仪表板、报告、KPI 和业务洞察。

高级部分重点关注机器学习、行业分析和生成式人工智能。主题包括回归、分类、聚类、PCA、模型评估、Scikit-learn、MLOps 基础知识、可解释 AI (XAI)、Responsible AI 和现实世界分析应用程序。

专用的生成式人工智能模块介绍了用于智能数据分析的基础模型、法学硕士、即时工程、RAG、人工智能助理和道德人工智能实践。

数据科学 SQL 模块教授关系数据库、高级 SQL 查询、CTE、窗口函数、数据转换以及用于分析和商业智能的 Python-SQL 集成。

在整个计划中，学习者完成动手实验、真实案例研究、指导作业和行业顶点项目，涵盖从数据收集到模型部署和可视化的完整数据科学工作流程。

课程结束时，学员将为工业5.0时代的数据科学家、数据分析师、机器学习工程师、人工智能工程师、商业智能开发人员、数据工程师、人工智能解决方案架构师和业务分析专业人员等角色做好准备。

本课程适合谁

• 有抱负的数据科学家、数据分析师、业务分析师和人工智能专业人士寻求就业技能。
• 想要通过实际示例、真实数据集和项目学习数据科学的初学者。
• 希望提升 Python、分析、机器学习、商业智能和生成式 AI 技能的专业人士。