CoPilotとAI Agentsによるデータサイエンス：実践的な分析とモデリング

現代のデータ分析は急速に変化しており、AIアシスタントは、コードの記述、データセットの探索、予測モデルの構築に不可欠なツールとなっています。このテキストベースのコースでは、CoPilotとAI agentsを使用してデータサイエンスのワークフローを加速し、生データを実用的なビジネスインサイトに変える方法をガイドします。 学習内容： - AI支援型データサイエンスの基礎概念と、コード生成のためのプロンプトエンジニアリングを理解する - CoPilotを使用して、欠損値の処理やソースの統合を行い、煩雑なデータセットを整理・クレンジングする - MatplotlibやSeabornなどのPythonライブラリを使用して、明確な視覚化とダッシュボードを作成する - 分類および予測のための機械学習モデルを構築し、検証する - Z-ScoreやIsolation Forestなどの異常検出技術を適用し、異常なデータパターンを発見する - 繰り返しのデータ分析タスクを自動化するためのカスタムAI agentワークフローを設計する コースは、中核となる定義とシンプルなプロンプトから始まり、徐々に複雑なデータパイプラインとモデル評価戦略へと進みます。このコースは、モダンなAI拡張ワークフローを学びたい、データサイエンスやAIの経験がない初心者向けに設計されています。今日から読み始めて、最初のAIパワードデータワークフローを構築しましょう。