数据分析与生成式AI实战训练营——从零掌握AI驱动的数据洞察与自动化

用AI重塑职业竞争力——20个实战实验室×20个项目，零基础直达精通

你是否渴望运用人工智能解析实时数据、发现潜在规律，并将社交媒体转化为商业智能武器？本课程是AI驱动分析领域的终极实践指南，通过OpenAI、AWS、Tableau和MongoDB等前沿工具链，带你从Twitter等平台提取实时洞察——即使毫无编程基础，也能借助低代码方案实现数据自动化、智能应用构建与可视化呈现。

MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 声道
级别：全部 | 类型：电子学习 | 语言：英语 | 时长：21 讲（9 小时 53 分钟）| 大小：4.6 GB

你将学到什么

• 实时Twitter数据分析与可视化：使用Tableau Pulse、MongoDB和无服务器仪表盘处理动态社交媒体数据
• OpenAI API实战应用：通过GPT、V1、o1 Reasoning和Canvas实现推文分类、图像转换及协作式数据分析
• 增强数据洞察：整合网络搜索与文件输入，构建AI驱动的推文深度分析流程
• AI模型对比研究：解析OpenAI o1与GPT在数据推理和图像处理上的核心差异
• 无代码AI应用开发：基于AWS Party Rock和SageMaker Canvas快速搭建智能工具
• 自然语言数据库查询：利用ChatGPT和MongoDB AI图表工具实现类SQL的语义化数据检索
• 向量数据库与RAG系统：通过检索增强生成技术优化数据管道效率
• 自动化编程实践：使用AWS CodeWhisperer为Python工作流生成智能代码补全
• 强化学习实战：基于AWS DeepRacer训练解决实际任务的AI模型
• 选举舆情分析：运用先进AI工具挖掘2024大选推文中的趋势与情绪
• 提示工程精要：设计精准指令以提升AI输出的准确性与可操作性
• 云端数据整合：连接PostgreSQL与AWS工具链实现人口普查等公共数据的采集与分析
• 非结构化数据治理：通过低代码工具将原始推文转化为结构化可视化洞察

先修要求

• 基础计算机操作能力：熟悉网页浏览、在线平台导航及文件管理
• 数据概念入门认知：了解”数据集”、”查询”、”仪表盘”等术语更佳（非必需）
• AI探索热情：无需OpenAI、AWS或机器学习经验，本课程将从零开始系统教学

为什么这门课程至关重要？
在数据爆炸的时代，从Twitter等非结构化数据源提取实时情报的能力，正成为商业决策、舆情监控和战略制定的核心竞争力。本课程提供从数据采集、AI分析到自动化部署的完整工作流教学，突破传统对编程能力的依赖，让业务分析师、市场营销人员、数据爱好者及AI开发者都能快速掌握以下高需求技能：

课程亮点深度解析

1. 实时数据工程
   • 使用Tableau Pulse构建动态仪表盘
   • 通过MongoDB自然语言接口实现”说话式”数据查询
2. 生成式AI进阶应用
   • 集成GPT-4与o1 Reasoning模型进行多模态分析（文本+图像）
   • 开发能理解推文情感、生成摘要的智能代理
3. 云原生AI开发
   • 在AWS SageMaker Canvas中拖拽式训练机器学习模型
   • 利用Party Rock平台无需代码部署AI应用
4. 工业级解决方案
   • 通过RAG架构增强数据检索精度
   • 使用向量数据库优化语义搜索性能

适合人群

• 寻求技术转型的行业专家（金融/零售/咨询等领域）
• 希望提升数据叙事能力的内容创作者
• 计划进入AI产品经理岗位的从业者
• 所有对智能时代数据分析工具好奇的学习者

教学特色

• 每个理论模块配套真实商业场景项目（如选举舆情追踪系统）
• 提供预配置云环境，避免繁琐开发环境搭建
• 包含独家Prompt Engineering模板库