Nivel: principiante
【Presentador】
SAS Institute Japan KK JMP División de Japón Naohiro Masukawa
[Resumen de la presentación]
Desde finales del año pasado, la IA generativa como ChatGPT ha ido en aumento y sigue siendo un tema candente de conversación como un evento que cambiará enormemente nuestras vidas y nuestro trabajo. De manera similar, en el análisis de datos, existe una gran posibilidad de que esto resulte en un cambio de paradigma que cambie significativamente el enfoque mismo.
Lo que me hizo sentir esto particularmente fuerte fue el lanzamiento del complemento oficial de ChatGPT, "Análisis de datos avanzado". Con "Análisis de datos avanzado", puede realizar fácilmente resúmenes, visualizaciones y análisis estadísticos de datos al ordenar lo que desea analizar en oraciones naturales, lo que reduce la barrera para el análisis y mejora en gran medida la eficiencia del trabajo de análisis.
JMP tiene una función que permite a los analistas continuar con el análisis exploratorio mientras interactúan con los datos, pero ¿es realmente esta característica el objetivo de usarla para la IA generativa? ¿Hay otros puntos que le den ventaja sobre la IA generativa? Con respecto a estos puntos, obtenga la información más reciente sobre la generación de IA en el momento de la publicación y exprese sus propios pensamientos sin depender de JMP.
*Nota: Esta presentación expresa la opinión personal del presentador y no expresa la opinión oficial de nuestra empresa.
[Perfil del presentador]
Principalmente responsable del trabajo técnico en la División Japón de JMP. En los últimos años, ha estado presentando las diversas funciones y características de JMP a través de conferencias en seminarios web, creación de videos y redacción de blogs.
*No se distribuyen materiales
