ChatGPT 提示、資料科學和 Python Coding PLUS 專案

Contents

學習 ChatGPT 提示(Prompts) 初級與中級，在 Python 編寫數學和統計、微積分、 Numpy & Matplotlib

從這 15.5 小時的課程，你會學到

學習 ChatGPT 初級與中級提示( prompts ) 的聰明訣竅
從 ChatGPT 開拓者和 Linkedin 上的影響者那裡學習訣竅和技巧
深入了解 ChatGPT 如何作為大型語言模式 AI 用例改變世界
什麼是 Python 程式庫( libraries )
什麼是 Pyrhon
什麼是 Jupyter 筆記本
什麼是 Numpy
什麼是 Matplotlib
如何在 Matplotlib 中繪圖
什麼是 Scipy
什麼是 Scikit
什麼是 Pandas
如何使用 Pandas 在 Jypyter notebook 中輸入檔案
如何使用 Pandas 建立檔案
用 Python 寫基礎數學的程式
用 Pythom 寫線性代數的程式
用 Python 寫統計的程式
用 Python 寫 2D 和 3D 繪圖的程式
Python 寫線性回歸的程式
用 Python 寫微分和積分的程式

要求

網際網路的連接
筆記本電腦或 PC 或手機
對新事物的學習動力

課程說明

ChatGPT Smart Tips

“內容和講師給我留下了深刻的印象。該課程全面概述了 ChatGPT 模型的功能和應用，以及使用模型生成回饋的實踐經驗。” – Muhammad

“課程清晰簡潔，有很好的例子可供遵循。” – Paula N.

“非常有洞察力”- Sakyiwaa，“很棒的洞察力”- Abdurrahman

您是否厭倦了花費數小時處理可以在強大的語言模型的幫助下自動執行的瑣碎任務？您準備好利用世界上最先進的語言模型 ChatGPT 的強大功能，並將您的工作效率提升到一個新的水平嗎？不要再觀望，因為我們的 ChatGPT Smart Tips 課程可幫助您做到這一點。

另外，您可以下載我們的 ChatGPT 備忘單以供參考，並在課程中繼續學習，因為您可以運用 ChatGPT Smart Tips 技能來發展和提升您的職業生涯。

我們讓 AI 發揮作用，我們熱衷於在技術方面保持領先地位。我們關注 ChatGPT 的發展已有一段時間了，我們很高興與他人分享我們的知識和經驗。在本課程中，我們將教您如何使用 ChatGPT 的功能自動執行繁瑣的任務、產生創意並簡化您的工作流程。

ChatGPT 是語言處理領域的遊戲規則改變者，它具有理解和響應自然語言的能力，可用於從自動化日常任務到產生創意的廣泛任務。通過本課程，您將學習如何利用 ChatGPT 的強大功能並簡化您的工作流程，從而使您比以往任何時候都更有效率和生產力。

我們的 ChatGPT Smart Tips 課程旨在為掌握這種高級語言模型的功能提供綜合指南。我們將從基礎知識開始，例如如何有效地使用 ChatGPT 的界面以及自動執行日常任務的提示和技巧。然後，我們將深入研究它的各種提示和命令，並向您展示如何使用它們來產生創意並簡化您的工作流程。我們還將討論在商業環境中使用 ChatGPT 的一些有趣問題和想法。

我們還將介紹 ChatGPT 的一些限制，以及如何有效地使用它。這將幫助您領先於技術顛覆，而不是被它顛覆。

在整個課程中，我們將主要使用視頻課程和實踐練習來確保您從課程中獲得最大收益。我們還將為您提供可下載的備忘單，以幫助您將課程中涵蓋的概念應用到您自己的工作中。

我們的課程的獨特之處在於它由該領域經驗豐富的專業人士授課，他對 ChatGPT 的功能和局限性有著深刻的理解。我們還設計了具有吸引力和互動性的課程，確保您將獲得愉快的學習體驗。

在本課程結束時，您將能夠像專業人士一樣使用 ChatGPT，並且能夠自動執行任務、產生想法、翻譯語言等等。您將能夠在技術方面保持領先地位，並能夠提高您的工作效率。

立即註冊我們的 ChatGPT Smart Tips 課程，邁出掌握這一強大工具並保持領先地位的第一步。

Data Science & Coding In Python

立即訪問 73 頁的數據科學工作簿，跟隨並保留以供參考

在本課程中向我們的學生社區介紹您自己，並告訴我們您在資料科學方面的目標

鼓勵和慶祝你每一步的進步：25% > 50% > 75% & 100%

超過 13 小時的清晰簡明的分步說明、課程和參與

該數資料學課程為參與者提供與資料科學相關的知識、技能和經驗。學生將探索一系列資料科學工具、演算法、線性規劃和統計技術，旨在從原始數據中發現隱藏的見解和模式，以便為科學的商業決策提供資訊。

你將學到什麼：

Python簡介；什麼是 Python、Anaconda、程式庫( libraries )、Numpy、Matplotlib、SciPy 和 SciKit 學習
通過用 Python 編寫程式碼來學習數學：基礎數學，變數，方程的解，對數和指數函數，多項式，複數和三角函數
通過 Python 程式進行統計
資料科學的線性代數：matrices (矩陣)， determinants (行列式)，inverse (逆)，solutions (解)，scalars (標量)和 vectors (向量)
Numpy 的詳細介紹和展示
在 Python 的線性代數以及微積分、Matplotlib 等
Pandas 中的 Lear Data Science 專案：輸入檔案、創建資料框
使用 SKLearn 進行迴歸分析
Q&A 網路研討會中的資料科學職業以及其他見解；向其他同學提問學習

誰是導師？

Allah Dittah 博士是您的首席講師 – 一名博士兼講師，以教授 Python、高等數學和資料科學為生。作為一名資料科學專家，他與內容創作者 Peter Alkema 一起為您帶來了這門精彩的新課程。

您將獲得優質支持和反饋，幫助您對資料科學更有信心！

我們迫不及待地想在課程中見到您！

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Peter 和 Allah