ChatGPT für Datenwissenschaftler: KI-gesteuerte Erkenntnisse freisetzen

Seit der Einführung von ChatGPT nutzen Privatpersonen und Unternehmen weltweit ChatGPT, um ihre täglichen Aufgaben zu vereinfachen und ihre Produktivität zu steigern. Content-Autoren verwenden es, um Skizzen für ihre Aufgaben zu erstellen, und Programmierer verwenden es zur Codeoptimierung. In ähnlicher Weise nutzen Datenwissenschaftler ChatGPT, um im Rahmen ihrer Projekte aufschlussreichere Analysen durchzuführen.

ChatGPT ist ein leistungsstarkes Tool für Datenwissenschaftler, das Ihre Arbeit verbessern und Ihnen dabei helfen kann, schnelle und genaue Antworten auf eine Vielzahl datenbezogener Fragen zu finden. Es kann Ihre Arbeitsabläufe rationalisieren und Ihre Analysen effizienter und effektiver gestalten.

In diesem Artikel untersuchen wir, wie ChatGPT Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten verbessern kann, indem es dynamisches Feedback und Vorschläge bereitstellt. Wir behandeln die wichtigsten Funktionen, Best Practices und wertvolle Tipps, damit Sie ChatGPT in Ihren Projekten optimal nutzen können.

Lasst uns loslegen!

Inhaltsverzeichnis

• ChatGPT für Data Science
• Grundlagen von ChatGPT – 3 Möglichkeiten, es zu verwenden
  • 1. Textverarbeitung
  • 2. Aufforderungen und Antworten
  • 3. Algorithmusübersicht
• 4 Anwendungsfälle von ChatGPT für Datenwissenschaftler?
  • 1. Vorverarbeitung und Feature Engineering
    • 1. Umgang mit fehlenden Werten
    • 2. Umgang mit kategorialen Variablen
    • 3. Numerische Variablen skalieren
  • 2. Verwendung von ChatGPT zur Datenanalyse und -visualisierung
• Abschließende Gedanken

ChatGPT für Data Science

ChatGPT erfreut sich aufgrund seiner Fähigkeit, Datenwissenschaftler bei ihren täglichen Aufgaben zu unterstützen, immer größerer Beliebtheit. Es kann große Datenmengen verstehen und Codeausschnitte für robuste Analysen generieren.

Als Datenwissenschaftler kann die Arbeit mit ChatGPT für Aufgaben wie Projektplanung, Code-Debugging, Code-Optimierung und Data Mining von entscheidender Bedeutung sein.

ChatGPT bietet Unterstützung für fast alle verfügbaren Programmiersprachen wie SQL, R und Python. Durch eine korrekte SQL-Code-Eingabeaufforderung kann ChatGPT Ihnen beispielsweise dabei helfen, SQL-Code für Ihre Projekte zu schreiben. Es kann auch Python übersetzen, Regex beschreiben und Komponententests durchführen.

ChatGPT ist für die folgenden Data-Science-Jobs hilfreich:

• Umfangreiche Datensätze analysieren und zusammenfassen

• Inhaltserstellung mit den richtigen datenwissenschaftlichen Eingabeaufforderungen

• Erkenntnisse aus den Daten generieren

• Mithilfe bei der Datenvorverarbeitung

• Bereitstellung von Codebeispielen für allgemeine Aufgaben

Wenn Sie Ihre Produktivität steigern möchten, ist ChatGPT ein unverzichtbares Tool. Es ist Softwareentwickler, Codeübersetzer, Codeoptimierer, Data Science-Karrierecoach und Data Science-Dozent in einem Paket!

Im nächsten Abschnitt gehen wir auf die Grundlagen von ChatGPT ein. Dadurch erhalten Sie einen Eindruck von den Stärken und Schwächen des KI-Chatbots.

Grundlagen von ChatGPT – 3 Möglichkeiten, es zu verwenden

In diesem Abschnitt entdecken Sie die Kernfunktionen und Features von ChatGPT, die es zu einem unschätzbar wertvollen Werkzeug für Datenwissenschaftler machen.

Wenn Sie diese Grundlagen verstehen, erhalten Sie Einblicke, wie ChatGPT Sie bei verschiedenen datenbezogenen Aufgaben unterstützen kann.

1. Textverarbeitung

ChatGPT arbeitet mit Textdaten, um menschenähnliche Antworten zu erstellen. Als Datenwissenschaftler können Sie die Leistungsfähigkeit von ChatGPT nutzen, um große Datensätze zu analysieren, Diagrammanforderungen zu beschreiben und Erkenntnisse zu gewinnen.

Zu den wichtigen Merkmalen der Textverarbeitung gehören:

• Tokenisierung : Zerlegen Sie den Eingabetext in Blöcke oder Token, die ChatGPT dann verarbeitet.

• Vorverarbeitung : Das Entfernen von Stoppwörtern, Wortstammerkennung und anderen Textbereinigungstechniken kann die Qualität der Analyse verbessern.

• Textgenerierung : Nutzen Sie das Chat-Modell, um Text basierend auf Ihren Daten oder spezifischen Eingabeaufforderungen zu generieren.

2. Aufforderungen und Antworten

Gute Aufforderungen führen zu guten Antworten. Eingabeaufforderungen sind wichtig, um ChatGPT dabei zu unterstützen, aussagekräftige Informationen bereitzustellen. Stellen Sie bei der Arbeit mit Daten und Code sicher, dass Sie detaillierte Eingabeaufforderungen verwenden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Nachfolgend haben wir einige Tipps zum Verfassen guter Aufforderungen aufgeführt:

• Seien Sie bei Ihren Eingabeaufforderungen konkret: Klare und detaillierte Eingabeaufforderungen helfen ChatGPT, Ihre Anforderungen besser zu verstehen. Wenn Sie es beispielsweise als Code-Erklärung für Python-Konzepte verwenden möchten, schreiben Sie eine Python-Eingabeaufforderung, die alles angibt, was Sie lernen möchten.

• Fügen Sie Kontext in Ihre Eingabeaufforderung ein: Kontextinformationen helfen ChatGPT dabei, genaue Antworten zu generieren.

• Verfeinern Sie Ihre Eingabeaufforderung schrittweise: Wenn die generierte Antwort nicht zufriedenstellend ist, geben Sie Feedback und versuchen Sie es erneut.

Beispiele für Eingabeaufforderungen, die Sie als Datenwissenschaftler mit ChatGPT verwenden können:

"Provide a brief explanation of k-means clustering algorithm."

"Generate Python code to open a CSV file and display its contents using pandas library."

"Compare linear regression and logistic regression."

3. Algorithmusübersicht

ChatGPT basiert auf der GPT-3.5-Architektur. Es handelt sich um ein von OpenAI entwickeltes fortschrittliches Sprachmodell, das Deep-Learning-Algorithmen verwendet, um menschenähnliche Antworten zu generieren.

Zu den Kernkomponenten von ChatGPT, die Sie kennen sollten, gehören die folgenden:

• Deep Learning : ChatGPT nutzt neuronale Netze, um den Text zu verarbeiten und zu verstehen. Diese neuronalen Netze ermöglichen es ihm, relevante Antworten zu generieren.

• Training : Das Modell wird anhand großer Textdatenmengen aus verschiedenen Quellen trainiert, darunter Bücher, Artikel und Websites.

• Mehrsprachige Unterstützung : Dank umfangreicher Schulung kann ChatGPT Texte in mehreren Sprachen verstehen und generieren.

Im nächsten Abschnitt schauen wir uns konkrete Beispiele und Anwendungsfälle von ChatGPT für die Datenwissenschaft an.

4 Anwendungsfälle von ChatGPT für Datenwissenschaftler?

Wenn Sie ein Datenwissenschaftler sind, können Sie ChatGPT für verschiedene Zwecke in Ihren Projekten verwenden. Sie werden feststellen, dass jeder der Anwendungsfälle Ihnen dabei hilft, Code mit dem geringsten Aufwand zu schreiben.

Konkret betrachten wir die folgenden Anwendungsfälle von ChatGPT für einen Datenwissenschaftler:

1. Verwendung von ChatGPT für die Vorverarbeitung und das Feature-Engineering

2. Verwendung von ChatGPT zur Datenanalyse und Datenvisualisierung

Lasst uns loslegen!

1. Vorverarbeitung und Feature Engineering

Wenn Sie Daten analysieren möchten, spielen Vorverarbeitung und Feature Engineering eine entscheidende Rolle bei der Vorbereitung der Daten für die Modellierung.

Dieser Schritt des Datenanalyse-Workflows geht Hand in Hand mit der Datenbereinigung und -transformation, bei der Sie Änderungen an Ihren Daten vornehmen müssen, um sie für das Modell geeignet zu machen.

Bei der Durchführung der Aufgaben achten wir vor allem auf die folgenden zwei Aspekte:

1. Umgang mit fehlenden Werten und kategorialen Variablen

2. Numerische Werte skalieren

Schauen wir uns jeden einzeln an und sehen, wie ChatGPT helfen kann.

1. Umgang mit fehlenden Werten

Zunächst müssen Sie das Vorhandensein fehlender Werte in Ihrem Datensatz beurteilen.

Für den Umgang mit fehlenden Daten gibt es verschiedene Strategien, darunter:

• Entfernen der Datensätze mit fehlenden Werten

• Fehlende Werte mit Mittelwert, Median oder Modus imputieren

• Verwendung eines maschinellen Lernmodells zur Vorhersage fehlender Werte

Um Code für die Behandlung fehlender Werte mithilfe von ChatGPT zu generieren, können Sie die folgende Python-Codeaufforderung in die Eingabeaufforderung eingeben:

Ich möchte, dass Sie als Datenwissenschaftler agieren. Schreiben Sie Python-Code, der die Pandas-Bibliothek verwendet, um eine CSV-Datei mit dem Namen „data.csv“ zu lesen, nach fehlenden Werten in den Daten zu suchen und dann alle fehlenden Werte mit dem Mittelwert der jeweiligen Spalte zu füllen.

Wenn Sie diese Eingabeaufforderung in ChatGPT eingeben, wird der folgende Python- Code für Sie geschrieben, einschließlich der Codekommentare:

import pandas as pd

# Load data
data = pd.read_csv('data.csv')

# Check for missing values
missing_values = data.isnull().sum()

# Impute missing values using the mean
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

Schauen wir uns den obigen Code an einem Datensatz an!

Zuerst importieren wir mithilfe der Pandas-Bibliothek einen Datensatz in Jupyter Notebook.

Als Nächstes überprüfen wir mit dem von ChatGPT bereitgestellten Code, ob Werte fehlen.

Wir sehen, dass in unserem Datensatz einige Werte fehlen.

Um mit den fehlenden Werten umzugehen, können wir fehlende Werte unter Verwendung des Mittelwerts mit dem von ChatGPT bereitgestellten Code imputieren.

Im Bild oben können Sie sehen, dass in unserem Datensatz keine Werte mehr fehlen.

2. Umgang mit kategorialen Variablen

Der Umgang mit kategorialen Variablen ist ein weiterer wichtiger Schritt bei der Vorverarbeitung. Bevor Sie ein Modell implementieren und die Ergebnisse eines Modells verwenden, sollten Sie Ihre Zielvariable in ein numerisches Format kodieren, das maschinelle Lernalgorithmen verstehen können.

Dazu können Sie eine der folgenden Methoden verwenden:

• Etikettenkodierung : Weist jeder Kategorie eine eindeutige Ganzzahl zu

• One-Hot-Codierung : Erstellt Binärspalten für jede Kategorie

Bei der Etikettenkodierung weisen Sie jeder Kategorie eine eindeutige Ganzzahl zu. Sie können ChatGPT zum Schreiben von Code für die Etikettenkodierung verwenden. Die folgende Eingabeaufforderung gibt Ihnen den erforderlichen Code für die Etikettenkodierung:

Fungieren Sie als Data-Science-Dozent und schreiben Sie mithilfe der Pandas- und Sklearn-Bibliotheken ein Python-Skript, das einen DataFrame mit den Spalten „Name“, „Alter“, „Geschlecht“ und „Beruf“ erstellt. Verwenden Sie dann die Etikettenkodierung, um die Spalte „Beruf“ umzuwandeln. Führen Sie anschließend eine One-Hot-Codierung für die Spalte „Beruf“ durch.

Wenn der obige Code in ChatGPT eingegeben wird, erhalten Sie den folgenden Code:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# Label encoding for the 'Profession' column
encoder = LabelEncoder()
data['Profession'] = encoder.fit_transform(data['Profession'])

# One-hot encoding for the 'Profession' column
data = pd.get_dummies(data, columns=['Profession'])

Schauen wir uns diesen Code an einem Datensatz an und sehen, ob er funktioniert!

Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz, für den wir eine Label- und One-Hot-Codierung durchführen möchten:

Wir sehen, dass Beruf eine kategoriale Variable ist; Daher müssen wir diese Variable kodieren, bevor wir ein Modell für maschinelles Lernen implementieren. Zum Kodieren können wir den von ChatGPT bereitgestellten Code verwenden.

Wir haben jeder Berufskategorie in unserem Datensatz eine eindeutige Ganzzahl zugewiesen.

Um die Etikettenkodierung durchzuführen, können wir den von ChatGPT bereitgestellten Code verwenden:

Andererseits erstellt die One-Hot-Codierung binäre Variablen für jede Berufskategorie, wie im Bild unten gezeigt:

Die obigen Beispiele sollen Ihnen ein Verständnis für die Verwendung von ChatGPT zusammen mit Ihren Data-Science-Projekten vermitteln.

Ein weiterer häufiger Schritt, den wir vor der Implementierung eines Modells für maschinelles Lernen ausführen müssen, ist die Kodierung und Skalierung. Schauen wir uns also an, wie wir ChatGPt verwenden können, um einem Datenwissenschaftler bei der Kodierung und Skalierung zu helfen.

3. Numerische Variablen skalieren

Wenn Sie mit Daten arbeiten, stoßen Sie häufig auf Zahlen, die zu klein oder zu groß sind. In solchen Fällen müssen Sie Ihre numerischen Variablen skalieren. Mit Skalierungsmethoden können Sie die numerischen Variablen so anpassen, dass sie eine einheitliche Skala haben.

Es gibt zwei Möglichkeiten, numerische Variablen zu skalieren:

• Min-Max-Skalierung : Skaliert die Werte zwischen 0 und 1

• Standardskalierung : Zentriert die Daten um den Mittelwert mit einer Standardabweichung von 1

Lassen Sie uns die beiden oben genannten numerischen Skalierungsmethoden für einen Datensatz implementieren.

Angenommen, die Spalte „Alter“ ist unsere numerische Variable für die Standardskalierung und die Min-Max-Skalierung. Mit der folgenden Eingabeaufforderung können Sie Code für die beiden oben genannten Skalierungstechniken generieren.

Handeln Sie als Softwareentwickler und erweitern Sie das vorherige Python-Skript, indem Sie Standardskalierung und Min-Max-Skalierung für die Spalte „Alter“ im DataFrame hinzufügen. Verwenden Sie den StandardScaler von sklearn für die Standardskalierung und MinMaxScaler für die Min-Max-Skalierung. Wenden Sie zuerst die Standardskalierung an, gefolgt von der Min-Max-Skalierung.

ChatGPT gibt Ihnen einen Code ähnlich dem folgenden:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

# Standard scaling for the 'Age' column
std_scaler = StandardScaler()
data['Age'] = std_scaler.fit_transform(data[['Age']])

# Min-max scaling for the 'Age' column
min_max_scaler = MinMaxScaler()
data['Age'] = min_max_scaler.fit_transform(data[['Age']])

Lassen Sie uns diesen Code in unserem Beschreibungsdatensatz implementieren. Zuerst skalieren wir unsere Altersvariable mit der Standard-Skalierungstechnik wie unten gezeigt:

Als Nächstes verwenden wir die Min-Max-Skalierungstechnik, um unsere Altersvariable mit dem von ChatGPT bereitgestellten Code zu skalieren:

Jetzt sind Ihre Daten für das Feature-Engineering bereit. Sie können jetzt die Beziehungen zwischen den Variablen in Ihrem Datensatz untersuchen, um neue Features zu erstellen und die Modellleistung zu verbessern.

2. Verwendung von ChatGPT zur Datenanalyse und -visualisierung

Als Datenwissenschaftler ist es wichtig, dass Sie Ihre datenwissenschaftlichen Projekte mit der Durchführung einer explorativen Datenanalyse (EDA) beginnen. In dieser Phase tauchen Sie tief in Ihre Daten ein, bereinigen und bereiten sie vor, um sie für die weitere Analyse vorzubereiten.

Die Verwendung eines Sprachmodells wie ChatGPT kann Ihre Produktivität während der EDA erheblich steigern. Mit ChatGPT können Sie grundlegende Aufgaben wie das Erstellen eines Pandas-DataFrames oder das Generieren zusammenfassender Statistiken automatisieren. Dadurch können Sie sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren.

Während der Datenexplorationsphase könnte ein Datenwissenschaftler ChatGPT verwenden, um Codeausschnitte für verschiedene Aufgaben zu generieren, wie zum Beispiel:

• Laden der Daten in einen Pandas DataFrame

• Fehlende Werte visualisieren und angemessen damit umgehen

• Erstellen Sie Histogramme, Streudiagramme oder andere Diagrammtypen, um Variablenverteilungen und Beziehungen zu untersuchen

Schauen wir uns Beispiele für jede der oben genannten Aufgaben an!

Wir führen eine EDA für einen Datensatz mit den folgenden Spalten durch: Alter, Gehalt, Erfahrung, Job_Rolle

Angenommen, Sie haben einen Datensatz, den Sie in Ihren Pandas DataFrame laden möchten. Sie können die folgende Datensatz-Eingabeaufforderung verwenden:

Handeln Sie als Datenwissenschaftler und schreiben Sie Python-Code, um die fehlenden Werte im Datensatz mithilfe einer Heatmap aus der Seaborn-Bibliothek zu visualisieren. Behandeln Sie anschließend die fehlenden Werte, indem Sie sie durch den Mittelwert für numerische Spalten und die häufigste Kategorie für kategoriale Spalten ersetzen.

ChatGPT gibt Ihnen einen Code ähnlich dem folgenden:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Visualizing missing values
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(data.isnull(), cbar=False, cmap='viridis')
plt.show()

# Handling missing values - imputing with mean value (for numeric columns)
data.fillna(data.mean(), inplace=True)
# For categorical columns, we can fill the missing values with the most frequent category
data['Job_Role'].fillna(data['Job_Role'].mode()[0], inplace=True)

Der folgende Pandas-Code visualisiert zunächst die fehlenden Werte in Ihrem Datensatz, wie unten gezeigt:

Anschließend werden die fehlenden Werte behandelt, indem sie mit den Mittelwerten imputiert werden.

Weitere Informationen zum Umgang mit fehlenden Werten in Python finden Sie im folgenden Video:

Um Daten zu visualisieren, können Sie ChatGPT die folgende Eingabeaufforderung geben:

Handeln Sie als Datenwissenschaftler und schreiben Sie ein Python-Skript, um mithilfe von Matplotlib ein Histogramm für die Spalte „Alter“ im Datensatz zu erstellen

ChatGPT gibt Ihnen einen Code ähnlich dem folgenden:

data['Age'].hist(bins=30)
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

Der obige Code visualisiert die Altersspalte im Datensatz.

Abschließende Gedanken

ChatGPT bietet Datenwissenschaftlern einen großen Mehrwert. Erstens spart es Zeit. Wie wir gesehen haben, kann damit schnell Code für Aufgaben wie das Laden von Daten, die Behandlung fehlender Werte oder das Erstellen von Diagrammen generiert werden. Das bedeutet, dass Sie sich auf das Gesamtbild Ihres Projekts konzentrieren können und nicht nur auf die Codierungsdetails.

Zweitens ist es einfach zu bedienen. Der Schlüssel zur optimalen Nutzung von ChatGPT liegt darin, durch schnelles Engineering zu lernen, ihm die richtigen Fragen zu stellen. Je mehr Sie üben, desto besser gelingt es Ihnen, Ihre Eingabeaufforderungen zu formulieren, was ChatGPT zu einem noch nützlicheren Tool macht.

ChatGPT ist ein leistungsstarker Assistent auf Ihrem Weg zur Datenwissenschaft, aber Sie sollten sich bei der Durchführung Ihrer Projekte nicht ausschließlich auf ChatGPT verlassen. Nutzen Sie es stattdessen als Assistent und lernen Sie Seite an Seite damit, sodass Ihre Fähigkeiten mit der Zeit wachsen!