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课程大纲
LangChain 和 Data Analysis 简介
- LangChain 功能概述
- 将 LangChain 集成到数据分析工作流程中
- 资料分析基础知识 Python
使用 LangChain 进行数据收集和预处理
- 使用 LangChain 从 API 和资料库自动收集数据
- 使用 Pandas 和 LangChain 的数据清理和预处理技术
- 处理缺失数据和数据转换
探索性 Data Analysis (EDA) 与 LangChain
- 使用 LangChain 进行探索性数据分析
- 使用描述性统计数据生成洞察
- 使用 LangChain 自动生成摘要报告
Data Visualization 技术 LangChain
- Matplotlib 和 Seaborn 简介
- 建立进阶视觉化(图表、绘图、直方图等)
- 通过 LangChain 的 AI 驱动型洞察增强可视化效果
利用 LangChain 实现 Predictive Analytics
- 预测建模和机器学习简介
- 将预测模型与 LangChain 集成以获得自动洞察
- 使用 LangChain 的功能生成数据驱动的预测
解释和交流见解 LangChain
- 从数据可视化中生成自然语言洞察
- 使用 LangChain 创建自动化报告和仪表板
- 有效地将见解传达给利益相关者
高级 Data Visualization 与 LangChain
- 使用互动式资料视觉化库(Plotly、Dash)
- 集成 LangChain 以实现实时数据可视化
- 处理大规模资料视觉化专案LangChain
总结和后续步骤
要求
- 对数据分析技术有基本的了解
- 熟悉 Python 程式设计
- 具有 Matplotlib 或 Seaborn 等数据可视化库的经验
观众
- 数据分析师
- 研究者
14 小时