Dieser Kurs konzentriert sich auf fortgeschrittene Methoden zur Datenbereinigung, -aufbereitung und -optimierung mithilfe von KI-gestützten Tools. Sie lernen, synthetische Daten zu generieren und Datenschutzbedenken und Datenbeschränkungen in Ihren Projekten zu berücksichtigen. Entdecken Sie, wie Sie KI nutzen können, um komplexe Datenqualitätsprobleme zu identifizieren und zu lösen und sicherzustellen, dass Ihre Datensätze für die Analyse gerüstet sind.
Datenverarbeitung und Optimierung mit generativer KI
Datenverarbeitung und Optimierung mit generativer KI
Dieser Kurs ist Teil von Microsoft Generative KI für die Datenanalyse (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozent: Microsoft
3.679 bereits angemeldet
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
29 Bewertungen
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Data Quality
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Microsoft Copilot
- Kategorie: Information Privacy
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Responsible AI
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Data Synthesis
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: Data Ethics
- Kategorie: Data Cleansing
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Generative Adversarial Networks (GANs)
Wichtige Details
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Bewertungen
28 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Datenanalyse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Microsoft Generative KI für die Datenanalyse (berufsbezogenes Zertifikat)
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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JP
Geprüft am 20. März 2025
Please include more practical on synthetic data generation, data cleaning and feature engineering. It was hell lot of theories especially from Ethical considerations of GenAI.
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