加入我们的互动课程，“使用 ChatGPT 和 Copilot 的 AI 驱动的数据科学项目”，旨在为您提供使用 AI、Copilot 和 ChatGPT 解决实际数据科学问题的实践经验。

有了 Udemy 的 30 天退款保证，如果课程不符合您的期望，则无需担心。

该课程使用 RStudio 在 Python 和 R 中授课。

本课程中的每一节课都是独立的，专注于不同的数据科学挑战。

您将学习如何应用 Copilot 和 ChatGPT 等 AI 工具来有效地应对这些挑战。

将 Copilot 和 ChatGPT 等 AI 工具整合到您的数据科学工作流程中可以显着提高您的速度和效率，通常会将生产力提高一倍 （X2） 甚至十倍 （X10），具体取决于手头的任务。

以下是我们将使用实用的、基于项目的学习来介绍的内容：

• 数据清理和整理：了解如何整齐地组织数据，使其为分析做好准备。这是数据科学中的关键步骤，可确保您的数据准确且易于使用。

• 加载不同格式的文件：了解如何从不同类型的文件中引入数据。这项技能在数据科学中很重要，因为它可以让您在 Copilot 和 ChatGPT 等工具中处理各种数据。

• 使用图表进行数据可视化：了解如何使用图表以清晰有趣的方式显示数据。图表可帮助您查看模式和要点，这是数据科学的重要组成部分。

• 使用表格进行数据可视化：了解表格如何帮助您简单有效地显示数据，使其更易于比较和理解，这是数据科学中的一项常见任务。

• 获取 API 数据：获得从 API 收集实时数据的技能。这意味着您可以通过 Copilot 和 ChatGPT 在数据科学项目中使用新鲜的真实世界数据。

• 从 SQL 连接和提取：了解如何从 SQL 数据库获取数据，这对于处理许多数据科学项目中的有组织数据至关重要。

• 数据表操作和联接：了解使用表的更高级方法，例如更改数据和将表放在一起以获得更多见解，这是数据科学中的一种有用技术。

• 回归分析：了解回归分析的基础知识，它可以帮助您了解事物之间的联系并预测未来趋势，这是数据科学中的关键方法。

• 文本挖掘：探索如何从文本中提取有用的信息，这是数据科学中的一项重要技能，尤其是在使用 ChatGPT 等工具分析大量文本数据时。

• 机器学习：开始构建机器学习模型，通过这些模型，您可以从数据中查找模式并做出预测，这是数据科学的核心部分。

• 投资组合回报分析：深入分析投资回报，帮助您根据数据做出明智的决策，展示数据科学在金融领域的实用价值。

在每个项目中，我们将利用 Copilot 和 ChatGPT 的优势来展示这些 AI 工具如何不仅可以加快您的编码过程，还可以提高您的工作质量。

本课程非常适合那些希望利用人工智能的力量提高数据科学技能的人。

 关于我：

作为一名仔细分析这些工具影响的顾问，我亲眼目睹了它们为复杂项目带来的切实好处。

即使在任务似乎天生难以优化的情况下，Copilot 和 ChatGPT 提供的智能帮助也可以节省大量时间。

平均而言，我每天至少节省一个小时，同时应对通常需要大量努力的复杂挑战。这种效率的提高不仅仅是为了更快地完成任务;这是关于通过这些工具提供的有见地的、人工智能驱动的建议来实现更高的工作标准，从而改变我们在数据科学中解决问题的方式。