使用 LangChain 進行數據分析與可視化培訓
LangChain 的對話式 AI 功能可用於自動化資料擷取、清洗和分析，並利用熱門的 Python 程式庫生成進階視覺化圖表。
這是一場由講師引導的實作培訓（線上或線下），針對具備中級水準的數據專業人員。此培訓旨在協助學員運用 LangChain 提升其數據分析與可視化的能力。
完成培訓後，參與者將能夠：
- 使用 LangChain 自動化資料擷取與清洗。
- 結合 Python 和 LangChain 進行進階數據分析。
- 整合 Matplotlib 及其他 Python 程式庫與 LangChain，建立視覺化圖表。
- 運用 LangChain 將數據分析結果轉換為自然語言洞察。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量的練習與實踐環節。
- 在即時實驗室環境中進行實作演練。
課程客製化選項
- 如需申請此課程的客製化培訓，請聯絡我們安排。
課程簡介
LangChain 與數據分析入門
- 了解 LangChain 的功能概覽
- 將 LangChain 整合至數據分析工作流
- Python 數據分析基礎
使用 LangChain 進行資料收集與預處理
- 利用 LangChain 自動化從 API 和資料庫收集資料
- 結合 Pandas 和 LangChain 的資料清洗與預處理技術
- 處理缺失數據與數據轉換
使用 LangChain 進行探索性數據分析 (EDA)
- 利用 LangChain 執行探索性數據分析
- 透過描述性統計生成洞察
- 利用 LangChain 自動化摘要報告
結合 LangChain 的數據視覺化技術
- Matplotlib 和 Seaborn 入門
- 建立進階視覺化圖表（圖表、散點圖、直方圖等）
- 透過 LangChain 的 AI 驅動洞察優化視覺化效果
運用 LangChain 進行預測分析
- 預測建模與機器學習入門
- 整合預測模型與 LangChain，實現自動化洞察
- 利用 LangChain 功能生成數據驅動的預測結果
解讀與溝通由 LangChain 產生的洞察
- 將數據視覺化結果轉換為自然語言洞察
- 使用 LangChain 建立自動化報告與儀表板
- 有效向利害關係人溝通洞察
結合 LangChain 的進階數據視覺化
- 使用互動式數據視覺化程式庫（Plotly、Dash）
- 整合 LangChain 實現即時數據視覺化
- 處理利用 LangChain 的大規模數據視覺化專案
總結與後續步驟
最低要求
- 具備數據分析技術的基本概念
- 熟悉 Python 程式設計
- 有使用 Matplotlib 或 Seaborn 等數據視覺化程式庫的經驗
適用對象
- 數據分析師
- 研究人員
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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完成本課程後，學員將能夠：
- 運用 n8n 的視覺化程式設計介面，設計並實現複雜的工作流程。
- 使用 LangChain 將 AI 能力整合至工作流程中。
- 為各種應用場景建構客製化的聊天機器人與虛擬助理。
- 利用 AI 智慧體（Agents）進行進階的資料分析與處理。
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完成此培訓後，學員將能夠：
- 理解 LangChain 整合 API 的基本原理。
- 使用 LangChain 和 Python 自動化重複工作流。
- 利用 LangChain 連接多種 API，實現高效的業務流程。
- 透過 API 與 LangChain 的自動化功能建立並自動化自訂工作流程。
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- 理解 LangChain 的基本原理及其在構建對話式代理程式中的應用。
- 使用 LangChain 開發和部署對話式代理程式。
- 將對話式代理程式與 API 和外部服務整合。
- 應用自然語言處理（NLP）技術，以提升對話式代理程式的效能。
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- 識別使用 LangChain 進行 AI 開發的關鍵倫理問題。
- 了解 AI 對社會及決策流程的影響。
- 制定建立公平且透明之 AI 系統的策略。
- 將 AI 倫理準則落實於基於 LangChain 的專案中。
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完成本培訓後，學員將能夠：
- 了解 LangChain 的基本概念及其在提升網頁使用者體驗中的角色
- 在網頁應用中實作 LangChain，以建立動態且具回應性的介面
- 整合 API 至網頁應用，以提升互動性與使用者參與度
- 利用 LangChain 的進階自訂功能來優化使用者體驗
- 分析使用者行為資料，進而微調網頁應用程式的效能與體驗
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完成本培訓後，學員將能夠：
- 理解 LangChain 及其組件的基礎知識。
- 將 LangChain 與 GPT-4 等大型語言模型 (LLM) 集成。
- 使用 LangChain 構建模塊化的 AI 應用程序。
- 排除 LangChain 應用程序中常見的問題。
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完成本課程後，學員將能夠：
- 將 LangChain 與 AWS、Azure 及 Google Cloud 等主要雲端平台進行整合。
- 運用雲端 API 與服務，增強 LangChain 驅動應用程式的功能。
- 擴展對話代理至雲端並部署，以實現即時互動。
- 在雲端環境中實作監控與資安最佳實踐。
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完成培訓後，參與者將能夠：
- 掌握 LangChain 的基本原理。
- 設定和配置 LangChain 環境。
- 理解架構以及 LangChain 如何與大型語言模型 (LLM) 互動。
- 使用 LangChain 開發簡單的應用程式。
