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《大模型自动编程与数据分析实战》

2025-8-25 17:37| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 126| 评论: 0|原作者: 炼数成金_小数

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课程简介:
       大语言模型(LLMs)正在颠覆传统的数据分析方式。从自动生成代码、辅助建模到自然语言报告撰写,LLM + 数据分析正成为新一代智能分析范式。
       本课程围绕“如何利用大模型在数据分析场景下实现自动编程”,融合统计分析与机器学习算法,系统讲解如何借助 ChatGPT、Claude、文心一言等主流模型,自动完成数据清洗、建模、可视化与报告生成等任务,最终实现从业务问题到智能洞察的闭环。
       通过9周系统学习,帮助学员掌握Python或R语言下的大模型辅助分析能力,具备独立构建“对话式数据分析智能体”的能力,真正提升数据思维和AI应用能力。

课程大纲(共9周):
第1周:自动编程与AI数据分析入门
  • 了解大语言模型在数据分析中的作用与优势
  • 自动编程应用场景概览与工具准备
  • 配置分析环境(Python + Jupyter / R + RStudio)
  • 使用大模型自动生成数据读取与预处理代码

第2周:数据预处理与探索性分析自动化(EDA)
  • 自动识别数据结构、变量类型、缺失值与异常值
  • 利用Prompt设计自动完成数据清洗和结构审查
  • 自动生成数据摘要与基本统计图
  • 实战案例:用户行为数据的快速洞察与清洗流程

第3周:特征工程与变量处理
  • 分类变量编码、数值变量归一化/标准化
  • 时间变量、文本变量的自动特征提取策略
  • 借助LLM构建新变量、识别冗余变量
  • 实战案例:客户订单数据的特征构造与变量降维

第4周:回归建模与自动代码生成
  • 回归模型讲解:线性回归、岭回归、Lasso 回归
  • 利用大模型自动构建训练流程与预测逻辑
  • 自动评估模型效果(R²、MSE、残差图等)
  • 实战案例:房价预测自动建模

第5周:分类模型与评估解释自动化
  • 分类算法概览:逻辑回归、决策树、随机森林、SVM
  • 自动化生成训练、测试、交叉验证与混淆矩阵分析
  • 使用LLM解释分类模型结果并生成结论摘要
  • 实战案例:用户流失预测、信用风险评估

第6周:无监督学习与聚类分析
  • 聚类算法:KMeans、层次聚类、DBSCAN
  • 降维算法:PCA、t-SNE 的自动实现与可视化输出
  • LLM自动推荐聚类数、生成聚类标签解释
  • 实战案例:电商用户分群、市场细分建模

第7周:数据可视化与报告自动生成
  • 使用LLM生成多种图表(条形图、热力图、趋势图等)
  • 自动调整图形样式与注释内容
  • 自动撰写Markdown格式分析报告、摘要与结论段落
  • 实战案例:销售数据可视化仪表盘构建

第8周:模型集成与大模型协同优化
  • 理解集成模型原理:Bagging、Boosting、Stacking
  • 构建集成模型(随机森林、XGBoost、LightGBM)
  • 自动比较模型效果并生成推荐报告
  • 实战案例:银行客户信用评分建模

第9周:基于Agent的自动数据分析项目实践
  • 将数据分析融入AI Agent,构建自动数据分析智能体,解放生产力
  • 实现从用户输入 → 自动清洗 → 建模 → 生成图表 → 输出报告的完整交互链

授课时间:
课程将于2025年10月11日开课,课程持续时间大约为11周。

讲师介绍:
Tracy
资深人工智能科学家, 多年数据分析与人工智能算法开发的行业经验,在计算机视觉、语音处理、自然语言处理和强化学习等领域上都有着丰富的项目实战经验。曾主导开发众多项目与产品,包括公安室内定位系统、公安声纹鉴定系统、内镜医学图像增强系统、中国移动客户满意度分析、广州地铁客流分析、语音风格迁移、垃圾智能分类综合系统等等。

适用人群:
数据分析师 / 商业分析师 / 数据科学从业者
期望提升 AI 辅助工作效率的企业技术人员
高校高年级学生 / 研究生
对大模型自动编程与智能化分析感兴趣的开发者或决策者

学习目标:
掌握主流大语言模型的使用方法(API调用 + Prompt设计)
熟练自动化完成数据清洗、建模、可视化等分析流程
理解统计分析与机器学习算法的基本原理与场景匹配
能构建自己的“对话式数据分析助手”(Agent)
独立完成一个基于大模型的自动分析项目

语言工具与技术栈:
工具类型
技术名称
编程语言
Python+ R
AI模型
Qwen/ChatGLM / 文心一言 / Deepseek 等
库与框架
Pandas、Scikit-learn、LangChain、Plotly、ggplot2
Agent平台
百炼/千帆/腾讯原器/扣子等

课程特色:
案例驱动教学:全程配套数据集与分析任务,边学边练
大模型集成实战:结合主流LLM,模拟真实分析流程
Prompt工程系统讲解:设计高质量提示词,提升LLM表现
多工具适配:支持Python、R双语言与主流可视化工具
项目产出导向:完成可落地的自动分析系统原型与报告

新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!

本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元,其中100元为固定 收费,另外300是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面和互动作业,则300元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!

学习方式与服务:
每周:视频 + 示例代码 + Prompt实例 + 实战练习
专属交流群:课程内答疑、工具分享、案例共建
企业内训版本支持定制数据场景、私有大模型适配方案

全国统一咨询热线 136 1033 4399
课程现开始接受报名,报名方式

网上报名 请点击:大模型自动编程与数据分析实战
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
课程入门讨论咨询群:303917420(群内有培训公开课视频供大家免费观看)
咨询QQ: 2222010060 (上班时间在线)

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