Dans ce module, vous explorerez des modèles d'interaction pratiques pour travailler avec des documents, des données structurées, des médias et des collections de fichiers dans ChatGPT Advanced Data Analysis. Vous apprendrez à lire et à remodeler de petits documents, à inspecter et à visualiser des ensembles de données structurées, à transformer des fichiers multimédias et à automatiser des tâches sur plusieurs fichiers à l'aide d'archives zip. Le module présente également des moyens d'évaluer la difficulté d'une tâche, en particulier lorsque vous travaillez avec des données structurées ou non structurées, des documents de petite taille ou de grande taille, et des tâches qui nécessitent que l'information soit intégrée à la conversation pour un raisonnement plus fiable.

Dans ce module, vous apprendrez à identifier les problèmes de grande valeur pour ChatGPT Advanced Data Analysis et à appliquer un cadre pratique pour utiliser l'IA de manière efficace et responsable. Vous explorerez comment choisir des tâches qui sont faciles à vérifier, qui bénéficient d'un progrès partiel et qui soutiennent plutôt qu'elles ne remplacent le raisonnement humain. Vous examinerez également le cadre ACHIEVE qui permet d'utiliser l'IA pour faciliter la coordination, réduire le travail fastidieux, soutenir la créativité et la résolution de problèmes, fournir un filet de sécurité et aider les idées fortes à se développer plus rapidement. A travers des exemples réels, vous verrez comment ChatGPT Advanced Data Analysis peut soutenir la planification, la communication, l'analyse et le suivi de manière à ce que les humains restent activement impliqués dans le jugement et la prise de décision.

Dans ce module, vous apprendrez des flux de travail pratiques pour utiliser ChatGPT Advanced Data Analysis afin de passer des fichiers bruts à des résultats utiles. Vous explorerez le modèle extraction-transformation-AI-création, apprendrez quand remodeler les données avant l'analyse, et examinerez comment ChatGPT Advanced Data Analysis peut vous aider à générer des ébauches dans une large gamme de formats. Vous comparerez également le guidage pas à pas avec la planification de l'IA, apprendrez des techniques pour affiner et sauvegarder les plans, et utiliserez la planification guidée par les questions pour aider l'outil à construire de meilleurs flux de travail pour des tâches plus complexes.

Dans ce module, vous apprendrez des stratégies pratiques pour dépanner ChatGPT Advanced Data Analysis lorsque les tâches ne fonctionnent pas comme prévu. Vous explorerez des techniques pour demander d'autres méthodes, éloigner l'analyse de texte de Python lorsque le raisonnement GPT-4 est nécessaire, et réviser les invites précédentes pour corriger les erreurs plus efficacement. Le module aborde également les moyens de réduire les hallucinations, de valider les résultats à l'aide d'identifiants, de citations et de cas de test, et de travailler avec des documents et des résultats volumineux en les divisant en parties gérables, en créant des index et en utilisant des aperçus pour préserver la structure et la continuité.