データアナリスト向けの生成的AI

データの量が増えると，従来の分析法はボトルネックとなりうる。データワークフローに生成的ＡＩを統合することで，データベースをクエリし，混乱したデータセットをクリーンアップし，分析コードをわずかな時間で生成できる。 テキストベースのこのコースでは，人工知能の基本的な概念を説明し，大規模言語モデルを日常的なデータ処理に適用する方法を示します。手動データ操作からＡＩ支援分析への移行を行い，効果的なプロンプトの書き方と，既存のデータパイプラインにＡＩツールを安全に統合する方法を学ぶことができます。 学ぶことは 生成的ＡＩの基本的なメカニズムとデータ処理のための大規模言語モデルを理解する。 プロンプトエンジニアリング技法を用いて，ＳＱＬクエリとＰｙｔｈｏｎコードを生成，デバッグ，最適化する。 また，データの処理において，データの処理の効率化を図るために，データの処理の効率化を支援するＡＩを導入した。 また，非構造化データソースを安全にクエリするためのＲＡＧ（Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ‐Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）の概念を探求した。 ＡＩツールを機密ビジネスデータに利用する場合のデータプライバシー，ガバナンス，セキュリティの留意点を分析する。 テキストベースの実践的な演習に移る前に，コアのＡＩ概念と用語から始める。ガイド付きの書面による説明とコード例を通して，自動報告，コード生成，データ合成に対してＡＩを利用する方法を学ぶ。 人工知能や高度なプログラミングの経験は不要である。 生成型AIの力で分析ワークフローを変革するために今日から読み始めましょう。