Mit Daten im Gespräch

Generative KI verändert die Interaktion mit Daten grundlegend und dient zunehmend als semantische Schnittstelle zu Analyse- und Machine-Learning-Workflows. Tools wie ChatGPT-4 generieren automatisch Python- und SQL-Code, interpretieren strukturierte Daten und ermöglichen explorative Analysen per Prompt. Mit Version 4o lassen sich Daten direkt hochladen und analysieren.

Im Fokus steht die ChatGPT-Runtime (Code Interpreter / Advanced Data Analysis Wir analysieren, wie GPT mit CSV-Dateien arbeitet, dabei zu Ergebnissen kommt und Aspekte wie Datenqualität und mögliche Fehlerquellen berücksichtigt. Zudem testen wir den Einsatz generierten Codes in lokalen Python-Umgebungen.

Der Vortrag zeigt praxisnah, wie LLMs Visualisierungen erzeugen können, Features ableiten oder Zielgruppen clustern und beschreiben – anhand eines bekannten Machine-Learning-Datensatzes.

Vorkenntnisse

Grundlegendes Verständnis für Explorative Datenanalyse, ML Modelle und Python-Code.

Lernziele

Die Teilnehmenden verstehen die Einsatzmöglichkeiten generativer KI für explorative Datenanalyse und Codegenerierung. Sie lernen praxisnah, wie GPT-Modelle in Data-Science-Workflows integriert werden können und wo derzeit die Grenzen liegen.