使用ChatGPT的代码解释器进行数据分析视频教程

现在，每个人都可以分析数据|不需要编码或Excel，“使用ChatGPT的代码解释器进行数据分析”是一门包罗万象的课程，旨在让每个人都能进行数据分析，无论他们对Excel或编程语言或Power BI等工具的熟悉程度如何。本课程将为您提供对基本数据分析概念的深入理解，包括。基本分析方法。集中趋势与分散的度量。箱线图。散点图。因变量与自变量通过本课程，您将获得从数据中辨别和得出重要结论的知识，并直观地展示这些数据。除了这些传统概念，您还将探索革命性的ChatGPT的代码解释器。这个用户友好的工具是专门设计的，使数据分析和可视化变得轻而易举，即使对那些没有编程知识的人来说也是如此。您将学习创建基本和高级可视化，并将获得将机器学习算法应用于数据分析任务的经验。重要的是，本课程使数据分析变得更容易，即使对于那些不知道或不想学习Excel或编程或Power BI，但迫切需要分析数据的人也是如此。有了我们，无论您的背景如何，您都可以自信地投入到数据分析的世界中。Data Analysis With Chatgpt’S Code Interpreter

本课程结束时，您将能够熟练使用ChatGPT的代码解释器来驱动数据分析，增强从商业到学术等各个领域的决策能力。与我们一起释放数据的力量，成为数据驱动的决策者。本课程由一位行业资深人士讲授，他见证了数据分析工具和技术在过去25年中的发展。他曾在大型跨国公司和初创公司从事业务转型、技术和战略领域的工作。他把他的经验和观点带到了这个项目中。

MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz 语言:英语 |时长:2小时13分钟

你会学到什么
什么是代码解释器
数据分析有哪些不同的方面
如何使用代码解释器分析数据
什么是AutoML
如何使用代码解释器创建散点图和盒状图等视觉效果
如何从数据集中做出推论
什么是离群值
如何在数据分析中使用因变量和自变量的概念

要求
excel或python的基础知识将是有用的
有使用ChatGPT的经验者优先

本课程适用于数据分析师、商业分析师、数据科学家、机器学习爱好者、学生

课程目录：

第一部分:导言

第一讲简介

第2部分:数据分析的不同组成部分

第二讲第一次分析

第3讲平均与变异

第4讲趋势

第5讲百分位数

第6讲离群值

第7讲因变量与自变量

第8讲散点图

第3部分:使用ChatGPT的代码解释器进行数据分析

第9讲加载数据和基本分析

第10讲数据预处理|探索性数据分析

第11讲高级分析和可视化|热图、双轴图表

第12讲条件散点图

第13讲识别数据集中的关键因素|逻辑回归

第14讲描述统计学

第15讲创建机器学习模型

第4部分:使用ChatGPT插件进行数据分析

第16讲使用ChatGPT插件进行数据分析

Now, Everyone Can Analyze Data | No Coding Or Excel Required

What you’ll learn
What is code interpreter
What are the different facets of data analysis
How to analyse data using code interpreter
What is AutoML
How to create visuals like scatter plot and box plots using code interpreter
How to make inferences from the dataset
What are outliers
How to use the concept of dependent and independent variables in analysis of data

Requirements
None
Basic knowledge of excel or python would be useful
Prior experience in using ChatGPT would be advantageous

Description
“Data Analysis with ChatGPT’s Code Interpreter” is an all-inclusive course uniquely designed to make data analysis approachable for everyone, regardless of their familiarity with Excel or programming languages or a tool like Power BI.The course will provide you with a robust understanding of fundamental data analysis concepts including. basic analysis approaches. measures of central tendency Vs dispersion. box plots. scatter plot. dependent vs independent variableThrough this, you’ll acquire the knowledge to discern and draw significant conclusions from data, as well as represent this data visually. In addition to these traditional concepts, you’ll also explore the revolutionary ChatGPT’s code interpreter. This user-friendly tool is specifically designed to make data analysis and visualisation a breeze, even for those with no prior programming knowledge. You’ll learn to create both basic and advanced visualizations and will gain experience in applying machine learning algorithms to your data analysis tasks.Importantly, this course makes data analysis easier even for those who don’t know or want to learn Excel or programming or Power BI, but have a pressing need to analyze data. With us, you can confidently dive into the world of data analysis, irrespective of your background.By the end of this course, you will be adept at using the ChatGPT’s code interpreter to drive data analysis, enhancing decision-making across various fields ranging from business to academia. Unleash the power of data with us and become an empowered data-driven decision maker.This course is taught by an industry veteran, who has seen the growth of data analysis tools and technologies over the last 25 years. He has worked in in the areas of business transformation, technology and strategy in both large MNCs and startups. He brings his experiences and perspectives into this program.

Overview
Section 1: Introduction

Lecture 1 Introduction

Section 2: Different Components of Data Analysis

Lecture 2 The First Analysis

Lecture 3 Average Vs Variation

Lecture 4 Trends

Lecture 5 Percentile

Lecture 6 Outlier

Lecture 7 Dependent Vs Independent Variable

Lecture 8 Scatter Plot

Section 3: Data Analysis with ChatGPT’s code interpreter

Lecture 9 Load the data and Basic Analysis

Lecture 10 Pre-Processing of data | Exploratory Data Analysis

Lecture 11 Advanced Analysis & Visualization | Heatmap, Dual Axis Chart

Lecture 12 Conditional Scatter Plots

Lecture 13 Identifying the critical factors in a dataset | Logistic Regression

Lecture 14 Descriptive Statistics

Lecture 15 Creating a Machine Learning Model

Section 4: Data Analysis with a ChatGPT plugin

Lecture 16 Data Analysis with a ChatGPT plugin

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