Prompt Engineering for Statistics and Machine Learning E-Learning Training 

Leer statistiek en machine learning sneller en slimmer met slimme prompts in ChatGPT en Bard.

Deze unieke training combineert fundamentele statistiek en machine learning met de kracht van prompt engineering. Door natuurlijke taalprompts te schrijven voor AI-platforms zoals ChatGPT en Bard, leer je hoe je data kunt analyseren, interpreteren en modelleren op een efficiënte en intuïtieve manier.

Je begint met beschrijvende statistiek en hypothesetoetsing (zoals T-toetsen en ANOVA), en gaat vervolgens verder met het schrijven van prompts voor data-exploratie, visualisatie en preprocessing. Vervolgens duik je in populaire machine learning-technieken zoals regressieanalyse, beslisbomen, logistieke regressie en k-means clustering. Je leert niet alleen de theorie — je past het direct toe met AI-ondersteuning.

Waarom kiezen voor deze opleiding?

• Leer statistiek en ML via natuurlijke taal prompts met ChatGPT/Bard
• Begrijp en pas T-toetsen, ANOVA, en regressieanalyses toe
• Versnel je ML-vaardigheden met automatische codevoorstellen en interpretaties
• Werk hands-on met data preprocessing, clustering en modellering
• 365 dagen toegang tot e-learning, labs, mentorondersteuning en eindtoets

Wie zou moeten deelnemen?

Deze training is ideaal voor:

• Studenten en beginnende data scientists
• Programmeurs of analisten die willen starten met ML/statistiek
• Professionals die AI willen inzetten voor datagedreven besluitvorming
• Docenten die statistiek of machine learning op moderne wijze willen onderwijzen

Deze Learning Kit met meer dan 5 leeruren is verdeeld in drie sporen:

Demo Prompt Engineering for Statistics and Machine Learning Training

Cursusinhoud

Computing Descriptive Statistics Using Prompt Engineering

Course: 1 Hour, 24 Minutes

• Course Overview
• Prompt Engineering for Statistics and Machine Learning
• Setting up Generative AI Assistants
• Computing Mean and Median with Generative AI's Help
• Prompt Engineering for Explanations and Image Interpretation
• Computing Range and Interquartile Range
• Computing Variance and Standard Deviation with ChatGPT's Help
• Interpreting Measures of Shape Using Prompt Engineering
• Course Summary

Running Statistical Tests Using Generative AI Tools

Course: 1 Hour, 28 Minutes

• Course Overview
• Null Hypothesis and Alternative Hypothesis
• P-values
• P-value Interpretation Using Alpha Levels
• T-tests
• Viewing One-sample T-test Assumptions
• Testing for Normality Using Prompt Engineering
• Running a One-sample T-test
• Running Two-sided and One-sided T-tests
• Running the End-to-end One-sample T-test
• Course Summary

Prompt Engineering for Hypothesis Testing

Course: 1 Hour, 59 Minutes

• Course Overview
• Using Prompt Engineering to Understand the Two-sample T-test
• Testing Data for Normality
• Testing for Equal Variances with Generative AI Help
• Using ChatGPT to Interpret Results of the Two-sample T-test
• Implementing Welch's T-test for Unequal Variances
• Using the Paired Samples T-test
• Performing the Paired Samples T-test
• Running an End-to-end Implementation of the Paired Samples T-test
• Analysis of Variance (ANOVA)
• Testing Assumptions of an ANOVA
• Performing ANOVA and the Tukey Test with ChatGPT's Help
• Course Summary

Prompt Engineering for Machine Learning

Course: 1 Hour, 43 Minutes

• Course Overview
• Regression, Classification, and Clustering
• Using Regression Analysis
• Interpreting Relationships in Data with GPT
• Training a Regression Model with Google Bard's Help
• Analyzing Data for Classification
• Preprocessing Data and Training Models
• Evaluating Classification Models with Prompt Engineering
• Training a Classification Model with an Imbalanced Dataset
• Oversampling and Undersampling Data with Bard's Help
• Training a Clustering Model with Prompt Engineering
• Evaluating Clustering Models with Generative AI Help
• Course Summary

Assessment:

• Final Exam: Prompt Engineering Use Cases