AI数据分析训练营学习总结

以下是一份结构清晰的学习总结范文，供参考：

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AI数据分析训练营学习总结

一、报名动机

1. 职业需求驱动：当前工作中高频接触数据清洗与预测任务，传统方法效率低，需系统化提升AI数据分析能力。
2. 技能缺口填补：希望掌握AI数据分析的相关技能，课程大纲覆盖了AI数据分析的基本方法论，AI编程工具cursor的使用并且利用cursor进行AI数据分析，推荐算法的学习，RAG的技术原理介绍及应用办并且介绍了低代码搭建AI智能体的方法。
3. 行业趋势响应：AI与大数据融合已成为职场竞争力关键指标，课程定位精准匹配数字化转型需求。

二、课程质量评价

• 亮点突出：
  • 实战性强：每章配套利用cursor完成回归分析、机器学习实战、时间序列预测等，以及dify、coze低代码平台的实操。

三、课程收获

通过课程的学习主要帮助我在原有的基于python的数据分析的基础上进一步学习掌握了在AI时代如何利用AI工具进行数据分析，从中我感受到了利用AI可以帮助自己在数据分析过程中减少编码所花费的时间，但是数据分析方法论，原理仍然需要熟练掌握，不能盲目的将一切都交给AI。