📊データサイエンスと分析における人工知能

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1 データ サイエンスと分析における人工知能の概要: ワークフロー、役割、境界、検証、倫理
2 データ収集とソースの理解: スキーマ、サンプリング、品質、およびリークの認識
3 データのクリーニングと前処理: 欠損値、外れ値、型変換
4 探索的データ分析 (EDA): 分布、関係性、および初期洞察
5 特徴量エンジニアリング: バリアントの生成、コーディング、スケーリング、リークの回避
6 モデル構築: 問題定義、アルゴリズムの選択、トレーニング/テストの分割
7 モデルの評価: メトリクス、相互検証、極端な学習
8 ビジュアライゼーションとストーリーテリング: 正確なグラフィックス、正直なグラフィックス
9 コード生成: Python (pandas) と SQL を使用した AI 支援分析
10 データ漏洩と再現性: 静かな災害と規律
11 MLOps Foundation、倫理、プライバシー、責任ある分析
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