ChatGPT for Data Science: Accelerate Analysis and Visualization in Python

Learn to leverage ChatGPT and generative AI to write Python code, clean datasets, build stunning visualizations, and streamline your entire data science workflow.

4.3 (988) ⏱ 36 мин 📚 5 уроков

О курсе

Are you looking to speed up your data analysis workflow and write better Python code in less time? Generative AI is transforming how data professionals work, making it easier than ever to go from raw data to actionable insights. This course teaches you how to partner with ChatGPT to accelerate every stage of your data science projects. You will learn to use smart prompting techniques to generate clean Python code, automate repetitive data preparation tasks, and build clear data visualizations without getting stuck on syntax. What you'll learn: - Understand the foundational concepts of generative AI and how language models interpret data tasks. - Design effective prompts using chain-of-thought and few-shot patterns to generate highly accurate Python code. - Clean and prepare complex datasets efficiently using AI-assisted Pandas and modern Polars workflows. - Create clear, impactful data visualizations and reports using Python libraries guided by AI suggestions. - Perform exploratory data analysis and feature engineering by leveraging AI as an interactive brainstorming partner. - Debug code errors quickly and optimize your data pipelines with targeted AI troubleshooting prompts. You will start by mastering the core principles of prompt engineering specifically tailored for data tasks, before moving step-by-step through data cleaning, analysis, and visualization. Through written explanations and practical code examples, you will build a solid foundation for integrating AI into your daily coding workflow. This course is designed for beginners, aspiring data analysts, and professionals looking to introduce AI into their workflows. No prior experience with generative AI or advanced Python is required. Start reading today to transform the way you analyze data and write Python code.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 💬 Личный AI-наставник
    Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 30 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    36 мин практического материала

Отзывы (9)

Елена Васильева RU Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2026-05-11T20:45:54+00:00

Какой отличный опыт обучения! Поток информации был отличным, а практические упражнения были ключевыми. Очень доволен этим.

Tewodros Lemma ET Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2026-05-04T07:13:54+00:00

Это солидный курс. Структура логична и большинство примеров были полезны. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных сценариев.

Carlos Mendoza PA Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2026-03-12T02:13:54+00:00

Превосходил мои ожидания! Структура была логической, а реальные сценарии действительно помогли закрепить обучение.

Stefan Pretorius ZA
★ 5 · 2026-01-17T05:32:54+00:00

Нашел это очень полезным. Темп был как раз прав, и ясность объяснений сделали сложные темы понятными. Рад, что я взял его.

Evelyn Thompson US Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2025-08-22T19:46:54+00:00

Хорошее введение. Структура была в основном ясна, но мне хотелось бы, чтобы было несколько более реальных примеров.

Noah Green NZ Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-08-12T03:38:54+00:00

Нашел его довольно информативным. Структура была логично, хотя некоторые из более продвинутых тем могли бы воспользоваться более подробными примерами. Все еще стоит.

Daniel Fernández EC
★ 3 · 2025-07-05T12:26:54+00:00

Очень понравилось это. Темп был идеальным для меня, и примеры действительно помогли закрепить концепции. Получил много от этого!

Saanvi Joshi SG
★ 3 · 2025-06-29T16:14:54+00:00

Это приличное введение. Могло бы выиграть от более разнообразных примеров и немного лучшего потока между модулями.

Funmi Olumide NG
★ 4 · 2025-06-21T20:29:54+00:00

Очень понравилось это. Примеры были супер полезны в понимании концепций. Определенно получил стоимость моих денег.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Python Scripting: Создание системы управления клиентским брокерским обслуживанием

Разработка функциональной консольной системы управления с использованием объектно-ориентированных принципов Python и бизнес-логики для обработки данных клиентов и брокерских расчетов.
★ 4.9 (14)
$4.99

Программирование на Python для научных исследований и анализа данных

Научитесь автоматизировать обработку данных, анализировать научные результаты и создавать поддерживаемые сценарии для любой исследовательской дисциплины с использованием современных методов Python.
★ 4.9 (22)
$4.99

Статистическая выборка в Python для анализа данных

Узнайте, как делать точные выводы из данных, используя методы случайной, стратифицированной и кластерной выборки в Python, для достоверной оценки показателей популяции.
★ 4.8 (3,487)
$4.99

Python для научных вычислений: основы

Научитесь анализировать данные, строить математические модели и создавать профессиональные визуализации с помощью Python, разработанный специально для начинающих в науке и инженерии.
★ 4.8 (18)
$4.99

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство