在线课程 – 来自 Microsoft Institute 的 Microsoft Copilot for Science Data 认证专业实习

了解 Copilot 如何简化和精简您的数据科学工作流程。自动执行任务,快速生成代码,并提高数据处理的效率。

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

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No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • 面向数据科学的 AI
  • AI 集成
  • AI 输出评估
  • 数据隐私
  • 数据科学
  • 合乎道德的 AI 使用
  • 批判性思维

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 数据科学家
  • AI 管理器
  • 数据科学团队负责人
  • 独立数据贡献者
  • 数据优化专家
  • 数据科学项目经理
  • 数据分析师
  • 生成式 AI 解决方案开发人员

专业化 – 由 3 部分组成的课程系列

根据 2023 年 Gartner 的一项研究,67% 的酿酒企业正在为生成式 AI 开发新的角色,其中 87% 的组织拥有专门的 AI 团队。Copilot for Data Science 旨在通过旨在将生成式 AI 集成到日常数据科学实践中的全面专业化,帮助现有和未来的数据科学家为这些角色做好准备。

该计划的好处

  • 探索生成式 AI 如何转换数据任务,例如准备、清理、分析和可视化。
  • 提高数据质量。
  • 创建合成数据库。
  • 支持复杂的流程。
  • 获得准确、可操作的洞察。

Copilot for Data Science 不仅仅是一种学习资源;它是您利用生成式 AI 切实改进工作的门户。它使您能够解决数据安全问题、简化工作流程并有效地将见解传达给不同的受众。

谁可以从此专业化中受益?

  • 想要指导组织 AI 战略的管理者。
  • 优化团队绩效的团队领导。
  • 希望提高生产力的独立贡献者。

没有先决条件。准备好利用生成式 AI 的强大功能提升您的数据科学能力了吗?立即注册,开始您的 AI 托管数据科学精通之路。

实践学习项目

该计划包括三个动手实践项目,旨在加强您的数据科学技能。使用 Microsoft Copilot 应对实际挑战。

第一个项目
  • 改进数据流。
  • 设计和实施生成式 AI 解决方案,解决安全和隐私问题。
第二个项目
  • 数据优化。
  • 将 Copilot 集成到 Scanario 中对于提高数据质量和简化准备工作非常实用。
第三个项目
  • 以最佳方式传达见解。
  • 创建为技术和非技术受众量身定制的通信材料,展示 AI 在数据分析中的强大功能。

这些项目将为您提供实践经验和作品集,以展示您的专业知识。

Details of the courses that make up the specialization

生成式人工智能使用 Copilot 的数据科学

课程 1 • 6 小时

课程详情
学习内容
  • 定义和区分不同类型的生成式 AI 模型。
  • 使用 Microsoft 的 Copilot 编写代码、分析数据和构建生成模型。
  • 确定生成式 AI 的有用案例。在数据科学中,例如添加数据和检测异常。
  • 评估不同生成模型的优缺点,并了解其道德影响。
您将获得的技能
  • 类别: 生成式 IA
  • 类别: 添加数据
  • 类别: 模型评估

使用 Copilot 进行数据准备和评估

课程 2 • 7 小时

课程详情
学习内容
  • 使用 Copilot 的分析工具评估和改进数据质量。
  • 生成用于各种用途的合成数据系统,例如训练模型或维护隐私。
  • 清理和准备数据以进行分析,自动执行格式化、重复数据删除和标准化等任务。
  • 制定将 Copilot 集成到现有数据工作流中的策略。
您将获得的技能
  • 类别: 异常检测
  • 类别: 数据验证
  • 类别: 数据清理
  • 类别: 数据准备
  • 类别: 合成数据

使用 Copilot 进行分析、可视化和数据通信

课程 3 • 6 小时

课程详情
学习内容
  • 使用 Microsoft 的 Copilot 和其他 AI 工具。用于深入的数据分析和预测处理。
  • 在 Copilot 的帮助下可视化清晰、引人注目且包容性的数据。
  • 针对技术和非技术受众编写引人注目的报告和演示文稿。
  • 制定全面的沟通策略,推动数据驱动的决策。
您将获得的技能
  • 类别: 数据分析
  • 类别: 数据故事
  • 类别: 自然语言处理
  • 类别: 数据可视化