Plan du cours

Introduction à LangChain et Data Analysis

  • Vue d'ensemble des capacités de LangChain
  • Intégration de LangChain dans un flux de travail d'analyse de données
  • Bases de l'analyse de données avec Python

Collecte et prétraitement des données avec LangChain

  • Automatisation de la collecte de données à partir d'API et de bases de données à l'aide de LangChain
  • Techniques de nettoyage et de prétraitement des données avec Pandas et LangChain
  • Traitement des données manquantes et transformation des données

Exploratoire Data Analysis (EDA) avec LangChain

  • Utilisation de LangChain pour l'analyse exploratoire des données
  • Générer des informations à l'aide de statistiques descriptives
  • Automatiser les rapports de synthèse avec LangChain

Data Visualization Techniques avec LangChain

  • Introduction à Matplotlib et Seaborn
  • Créer des visualisations avancées (graphiques, diagrammes, histogrammes, etc.)
  • Améliorer les visualisations avec les connaissances de LangChain basées sur l'IA

Exploiter LangChain pour Predictive Analytics

  • Introduction à la modélisation prédictive et à l'apprentissage automatique
  • Intégrer des modèles prédictifs à LangChain pour des informations automatisées
  • Générer des prédictions basées sur les données en utilisant les capacités de LangChain.

Interpréter et communiquer des informations avec LangChain

  • Générer des informations en langage naturel à partir de visualisations de données
  • Utiliser LangChain pour créer des rapports et des tableaux de bord automatisés
  • Communiquer efficacement les informations aux parties prenantes

Avancé Data Visualization avec LangChain

  • Utiliser des bibliothèques de visualisation de données interactives (Plotly, Dash)
  • Intégrer LangChain pour des visualisations de données en temps réel
  • Gérer des projets de visualisation de données à grande échelle avec LangChain

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des techniques d'analyse des données
  • Familiarité avec la programmation Python.
  • Expérience avec des bibliothèques de visualisation de données telles que Matplotlib ou Seaborn

Audience

  • Analystes de données
  • Chercheurs
 14 Heures

Nombre de participants


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