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2026 微软微软技术直通车:用 Copilot 构建机器学习模型

跨界知识聚会系列文章,“知识是用来分享和传承的”,各种会议、论坛、沙龙都是分享知识的绝佳场所。我也有幸作为演讲嘉宾参加了一些国内的大型会议,向大家展示我所做的一些成果。从听众到演讲感觉是不一样的,把知识分享出来,你才能收获更多。

关于作者

  • 张丹,数据分析师/程序员/Quant: R,Java,Nodejs
  • blog: http://fens.me
  • email: bsspirit@gmail.com

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http://blog.fens.me/meeting-ms-direct-20260321/

前言

用大模型写程序,如今已变得愈发成熟。对于标准的程序结构,大模型生成得又快又好,确实能替代大量重复的开发时间,让我们从繁琐的代码细节中解放出来。然而,数据分析有其特殊性——它不只要求程序结构正确,更考验对业务逻辑的理解、统计学基础的掌握,以及面对不确定性的解释能力。单纯的“代码跑通”并不等同于“分析准确”。本次分享,我们将把大模型置于数据分析的真实场景中,借助GitHub Copilot,一同探索它的能力边界:哪些环节它可以成为得力助手,哪些关键节点依然离不开人的判断。这不仅是一次技术演示,更是一次对AI辅助分析范式的理性审视。

目录

  1. 分享主题:用 Copilot 构建机器学习模型
  2. 会议体验和照片分享

1. 分享主题:用 Copilot 构建机器学习模型

本次分享将聚焦一个核心问题:当大模型开始帮我们写代码,数据分析的哪些环节可以放心交给AI,哪些环节依然离不开人的判断?

我们不会绑定任何具体业务场景,而是以通用数据分析为脉络,系统性地探讨大模型的能力边界。分享将围绕五个主题展开:首先,梳理机器学习建模的标准流程,明确哪些是“确定性执行”,哪些是“不确定性判断”。接着,通过现场演示,看AI如何快速完成统计概览、机器学习建模、可视化图表三类常见任务——从数据加载到模型评估,从基础图表到交互式可视化,直观感受AI的生成效率与代码质量。在此基础上,我们将对比“大模型生成代码”与“古法手写代码”的差异:效率上,AI将分钟级工作压缩至秒级;可控性上,人类仍需对关键逻辑进行审核;思维方式上,开发者的核心能力正从“记忆语法”转向“提问与判断”。最终我们将得出一个务实结论:大模型是数据分析的“超级副驾驶”,它能极大降低编程门槛、提升开发效率,但在业务理解、统计诊断、结果解读等需要深度判断的环节,依然需要人作为主导。适合所有希望借助AI提升效率、同时又保持理性思考的数据从业者与业务分析师参与。

我主要为分三个部分进行介绍:

  • 机器学习建模关键步骤
  • 让AI生成代码:统计概览
  • 让AI生成代码:机器学习
  • 让AI生成代码:可视化工具
  • 大模型生成代码 VS 古法手写代码

2. 会议体验和照片分享

活动主题:微软技术直通车(第二十九期) 之 GitHub Copilot Dev Days 2026 | Beijing —— 代码人生的智能春天

微软技术直通车第二十九期,将于2026年3月21日面向大家。本次活动将作为全球GitHub Copilot Dev Days 2026系列活动的一部分,汇聚各开发者、爱好者和本地科技社区,通过实践体验探索GitHub Copilot的强大功能。并由微软MVP为您深度剖析案例、拆解技术架构。北京部分的活动重点采用嘉宾现场技术分享的方式进行,将为您呈现一场Github Copilot智能技术盛宴——干货满满,技术多多。这是一次引领未来的旅程,让我们一同探索如何将人工智能与当前的生产力环境相结合,创造出令人惊叹的技术创新和无限可能性。

本次活动面向所有开发者开放,由微软MVP主导,技术直通车技术社区主办,设计高度实用,重点介绍现实工作流程、动手作活动以及以GitHub Copilot人工智能辅助编码为核心的工作坊。希望本次活动能够成为您在人工智能领域学术交流和技术应用中的重要一步,给您带来无尽收获。

报名链接:https://www.huodongxing.com/event/6850835727900

2.1 会议主题

2.2 讲师阵容

朱一婷,微软MVP和RD,NVIDIAGTC专家讲师|光辉城市CTO

主题:《GitHub Copilot:解锁新潜能,激活全场景AI伙伴》

探索GitHub Copilot从助手到智能体协作的全新进化,不再被动等待指令,可自主规划、多步执行复杂任务。多终端全场景覆盖,AI伙伴随时响应。介绍全新的后台智能体能力,以及如何基于GitHub Copilot SDK将GitHub Copilot Agent集成到应用和服务中。

张丹,微软MVP,R语言实践者,青萌数海CTO,PPT下载

主题:《用Copilot构建机器学习模型,让小白也能做数据分析》

用机器学习做数据分析,是一种普遍的智能模型建模的思路。机器学习基于结构化数据,以统计概率为算法基础,计算快,解释性好,但是上手的门槛不低,需要有统计学的知识,以及对业务的理解。利用GitHub Copilot,补齐短板,让小白也能做数据分析。

郝冠军,微软MVP,微软技术直通车创始人

主题:《使用Copilot CLI开发应用》

通过实例介绍基于Copilot CLI的应用开发。基于Copilot CLI,使用Terminal,自定义指令,自定义Prompt,MCP,定制的Agent,以及Skill等,借力AI直接在Terminal中进行软件开发。

2.3 现场照片

大合照

会议组织者:刘力科,连续10余年微软MVP,20余年微软系统工程师,Microsoft 365和Azure AI双方向微软最有价值专家,“微软技术直通车”创始人

纯技术沟通,高质量会议,会场满满地,座无虚席!辛苦组织者的小伙伴。

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