Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Kurs Açıklaması
Yapay Zeka Destekli Veri Analizi İçin Pratik Rehberiniz
Yapay zeka, veri analistlerinin çalışma şeklini değiştiriyor ve bu kurs, onu etkili bir şekilde nasıl kullanacağınızı gösteriyor. Analiz iş akışınızın her aşamasına, ham verileri sorgulamaktan liderliğin harekete geçeceği içgörüler sunmaya kadar, bir yapay zeka asistanını nasıl entegre edeceğinizi öğreneceksiniz. DataCamp, ilk dersten itibaren gerçek veri kümeleri üzerinde alıştırma yapabilmeniz için yerleşik bir Yapay Zeka Veri Asistanı sunar. Teknik bir geçmişe veya harici bir yapay zeka aboneliğine gerek yoktur.Savunulabilir Analiz Elde Eden Komutlar Yazın
Belirsiz komutlar belirsiz çıktı üretir. Bu kurs, açık uçlu iş sorularını yapay zekânın uygulayabileceği net talimatlara dönüştürmek için GCSE çerçevesini (Hedef, Bağlam, Kapsam, Örnek) öğretir. Bir kahve zinciri, bir SaaS destek masası ve bir perakende alıcısının ofisi genelinde gerçekçi senaryolar üzerinde alıştırma yapacak ve gösterişli görünen yanıtların içinde gizlenen yapay zekâ risklerini nasıl fark edeceğinizi öğreneceksiniz: olasılıksal değişkenlik, halüsinasyon, dalkavukluk ve eksik bağlam.Veri Kalitesini Denetleyin, Alanları Zenginleştirin ve Takip Etmeye Değer İçgörüler Bulun
Çoğu yapay zeka demosu, işin karmaşık orta kısmını atlar. Bu kurs yapmaz. Gerçek veri kümeleri üzerinde analist döngüsünü adım adım işleyeceksiniz: verileri belirsiz kopyalar, imkânsız zaman damgaları ve eksik değerler açısından inceleyecek; ham alanları, yapay zekâyı hem uygulayıcı olarak (işi yürütmek için) hem de danışman olarak (öncelikle neyin yapılmaya değer olduğuna karar vermek için) kullanarak zenginleştirecek; ardından eğilimler, dağılımlar, farklılıklar ve aykırı değerler genelinde içgörüleri ortaya çıkaracaksınız. Her bulgu, bir paydaşa ulaşmadan önce sıkı bir şekilde test edilir.İnsanların Benimsediği Hikâyeler Anlatın, Ardından Yayına Almadan Önce Doğrulayın
Bir gösterge paneli ya da tek paragraflık bir hikâye, arkasındaki doğrulama kadar iyidir. Gösterge paneli keşfi ve prototipleme sürecini haftalardan bir öğleden sonraya indirmeyi, veri hikâyelerini hedef kitleye ve önünüzdeki karara göre uyarlamayı ve S.P.O.T. çerçevesini (Örnekle ve izle, Akran değerlendirmesi, Büyüklük mertebesi kontrolü, Sınırları test etme) kullanarak, cilalı ama hatalı çıktıları yönetime ulaşmadan önce yakalamayı öğreneceksiniz. Capstone, bir ABD perakende zinciri üzerinde uçtan uca bir AI-first analiz yürütür ve ardından Snowflake ekibinden Snowflake Cortex üzerine bonus bir dersle tamamlanır.Bu kursu tamamladığınızda, komuttan gösterge paneline ve yazılı öneriye kadar analiz sürecinin her aşamasında yapay zekâyı kullanmak için tekrarlanabilir bir çerçeveye ve sonuca ne zaman güveneceğinizi, ne zaman doğrulama yapacağınızı ve ne zaman itiraz edeceğinizi bilme becerisine sahip olacaksınız.
Ön Koşullar
Bu kurs için herhangi bir ön koşul yoktur
Müfredat
Kurs planı
1
AI ile Güçlendirilmiş Veri Analizi
AI ile güçlendirilmiş analist araç takımını kur. AI'ın beş aşamalı analiz döngüsünde nereye oturduğunu öğren, belirsiz talepleri uygulanabilir önerilere dönüştürmek için GCSE istem çerçevesine hâkim ol ve AI'ı verine bağlamanın doğru yolunu seç: düz dosyalar, MCP veya yönetilen bir semantik katman.
- Yapay zekâ ile güçlendirilmiş analist50 XP
- The Daily Grind'i tanı50 XP
- Aynı istem, farklı yanıt50 XP
- İşe yarayan komutlar yazmak50 XP
- GCSE ile bir istemi parçalarına ayır100 XP
- Belirsiz vs. yapılandırılmış istem50 XP
- Verine bağlanma50 XP
- Düz dosya, MCP mi, yoksa anlamsal katman mı?100 XP
- Bağlam anlamı açığa çıkarır50 XP
2
Veriyi Keşfetmek ve İçgörü Geliştirmek
Ham veriden savunabileceğin içgörülere geç. Belirsiz mükerrerler, eksik değerler ve imkânsız zaman damgaları için veri kalitesini sorgula; AI'ı hem uygulayıcı hem danışman olarak kullanarak ham alanları zenginleştir; ardından eğilimler, dağılımlar, farklılıklar ve aykırı değerler arasında peşine düşmeye değer içgörüler bul ve her birini bir paydaşa ulaşmadan önce doğrula.
3
Görsel Hikaye Anlatımı ve İçgörülerle Harekete Geçmek
Bulguları etkili panolara ve hikayelere dönüştür. Pano keşfini ve prototiplemeyi haftalardan bir öğleden sonraya indir, veri hikayelerini karşındaki kitleye ve karara göre özelleştir ve S.P.O.T. doğrulama çerçevesiyle cilalı ama hatalı çıktılara karşı korun.
4
Bitirme Projesi: Baştan Sona AI-Öncelikli Analiz
ABD'li bir perakende zinciri olan Board and Beyond üzerinde eksiksiz bir AI-öncelikli analiz yürüt. Veri kalitesini denetle, bir kategori yöneticisinin gerçekten kullanacağı zenginleştirmeleri belirle, manşet çıkaracak bir bulguyu ortaya çıkarıp doğrula, genişleme kararını destekleyen bir pano oluştur ve yönetime tek paragraflık bir hikaye sun.
Veri Analistleri için AI
Kurs
Tamamlandı

