ChatGPT para científicos de datos: liberando conocimientos basados ​​en IA

Con la llegada de ChatGPT , personas y empresas de todo el mundo lo han estado utilizando para simplificar sus tareas diarias y aumentar su productividad. Los escritores de contenido lo usan para crear esquemas para sus tareas y los programadores lo usan para optimizar el código. De manera similar, los científicos de datos han estado usando ChatGPT para realizar análisis más perspicaces a través de sus proyectos.

ChatGPT es una poderosa herramienta para científicos de datos que puede mejorar su trabajo y ayudarlo a encontrar respuestas rápidas y precisas a una amplia gama de preguntas relacionadas con los datos. Puede optimizar sus flujos de trabajo y hacer que sus análisis sean más eficientes y efectivos.

En este artículo, exploraremos cómo ChatGPT puede mejorar su conjunto de habilidades de ciencia de datos al proporcionar sugerencias y comentarios dinámicos. Cubriremos características clave, mejores prácticas y valiosos consejos para ayudarlo a aprovechar al máximo ChatGPT en sus proyectos.

¡Entremos en ello!

Tabla de contenido

• ChatGPT para ciencia de datos
• Fundamentos de ChatGPT: 3 formas de usarlo
  • 1. Manejo de texto
  • 2. Indicaciones y respuestas
  • 3. Descripción general del algoritmo
• ¿4 casos de uso de ChatGPT para científicos de datos?
  • 1. Preprocesamiento e ingeniería de características
    • 1. Manejo de valores faltantes
    • 2. Manejo de variables categóricas
    • 3. Escalado de variables numéricas
  • 2. Uso de ChatGPT para análisis y visualización de datos
• Pensamientos finales

ChatGPT para ciencia de datos

ChatGPT ha ido ganando popularidad constantemente por su capacidad para ayudar a los científicos de datos en sus tareas diarias. Puede comprender grandes cantidades de datos y generar fragmentos de código para análisis sólidos.

Como científico de datos, trabajar con ChatGPT puede cambiar las reglas del juego para tareas como la planificación de proyectos, la depuración de códigos, la optimización de códigos y la extracción de datos.

ChatGPT ofrece soporte para casi todos los lenguajes de programación, como SQL, R y Python. Por ejemplo, a través de un indicador de código SQL correcto, ChatGPT puede ayudarlo a escribir código SQL para sus proyectos. También puede traducir Python, describir expresiones regulares y realizar pruebas unitarias.

Encontrará ChatGPT útil para los siguientes trabajos de ciencia de datos:

• Analizar y resumir extensos conjuntos de datos

• Creación de contenido con las indicaciones correctas de ciencia de datos

• Generando insights a partir de los datos

• Ayudar con el preprocesamiento de datos

• Proporcionar ejemplos de código para tareas comunes

Si está buscando aumentar su productividad, ChatGPT es una herramienta imprescindible. ¡Es un desarrollador de software, traductor de código, optimizador de código, entrenador profesional de ciencia de datos e instructor de ciencia de datos en un solo paquete!

En la siguiente sección, repasaremos los fundamentos de ChatGPT. Esto le dará una idea de las fortalezas y debilidades del chatbot de IA.

Fundamentos de ChatGPT: 3 formas de usarlo

En esta sección, descubrirá las capacidades y características principales de ChatGPT que lo convierten en una herramienta invaluable para los científicos de datos.

Comprender estos fundamentos le dará una idea de cómo ChatGPT puede ayudarlo en varias tareas relacionadas con los datos.

1. Manejo de texto

ChatGPT funciona con datos de texto para crear respuestas similares a las humanas. Como científico de datos, puede aprovechar el poder de ChatGPT para analizar grandes conjuntos de datos, describir requisitos de gráficos y generar información.

Algunas características importantes del manejo de texto incluyen:

• Tokenización : divide el texto de entrada en fragmentos o tokens, que ChatGPT luego procesa.

• Preprocesamiento : la eliminación de palabras vacías, la lematización y otras técnicas de limpieza textual pueden mejorar la calidad del análisis.

• Generación de texto : utilice el modelo de chat para generar texto en función de sus datos o indicaciones específicas.

2. Indicaciones y respuestas

Las buenas indicaciones te dan buenas respuestas. Las indicaciones son esenciales para guiar a ChatGPT a proporcionar información significativa. Cuando trabaje con datos y código, asegúrese de emplear indicaciones detalladas para obtener los resultados deseados.

Hemos enumerado algunos consejos para escribir buenos avisos a continuación:

• Sea específico en su indicación: las indicaciones claras y detalladas ayudan a ChatGPT a comprender mejor sus requisitos. Por ejemplo, si desea utilizarlo como un código explicativo para los conceptos de Python, escriba un indicador de Python que especifique todo lo que desea aprender.

• Incluya contexto en su solicitud: la información contextual ayuda a ChatGPT a generar respuestas precisas.

• Perfeccione iterativamente su solicitud: si la respuesta generada no es satisfactoria, proporcione comentarios e intente nuevamente.

Ejemplos de avisos que puede usar con ChatGPT como científico de datos:

"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. Descripción general del algoritmo

ChatGPT se basa en la arquitectura GPT-3.5. Es un modelo de lenguaje avanzado desarrollado por OpenAI que emplea algoritmos de aprendizaje profundo para generar respuestas similares a las humanas.

Algunos componentes centrales de ChatGPT que debe tener en cuenta incluyen los siguientes:

• Aprendizaje profundo : ChatGPT utiliza redes neuronales para procesar y comprender el texto. Estas redes neuronales le permiten generar respuestas relevantes.

• Entrenamiento : el modelo se entrena con grandes cantidades de datos de texto de varias fuentes, incluidos libros, artículos y sitios web.

• Soporte multilingüe : como resultado de una amplia capacitación, ChatGPT puede comprender y generar texto en varios idiomas.

En la siguiente sección, veremos ejemplos específicos y casos de uso de ChatGPT para la ciencia de datos.

¿4 casos de uso de ChatGPT para científicos de datos?

Si es un científico de datos, puede usar ChatGPT para varios propósitos en sus proyectos. Descubrirá que cada uno de los casos de uso lo ayudará a escribir código con la menor cantidad de esfuerzo.

Específicamente, veremos los siguientes casos de uso de ChatGPT para un científico de datos:

1. Uso de ChatGPT para preprocesamiento e ingeniería de características

2. Uso de ChatGPT para análisis y visualización de datos

¡Entremos en ello!

1. Preprocesamiento e ingeniería de características

Si desea analizar datos, el preprocesamiento y la ingeniería de características juegan un papel crucial en la preparación de los datos para el modelado.

Este paso del flujo de trabajo de análisis de datos va de la mano con la limpieza y transformación de datos, donde debe realizar cambios en sus datos para que sean adecuados para el modelo.

Al realizar las tareas, nos fijamos principalmente en los siguientes dos aspectos:

1. Manejo de valores perdidos y variables categóricas

2. Escalar valores numéricos

Veamos cada uno por separado y veamos cómo puede ayudar ChatGPT.

1. Manejo de valores faltantes

Primero, debe evaluar la presencia de valores faltantes en su conjunto de datos.

Hay varias estrategias para lidiar con los datos faltantes, que incluyen:

• Eliminar los registros con valores faltantes

• Imputación de valores faltantes con la media, la mediana o la moda

• Uso de un modelo de aprendizaje automático para predecir valores faltantes

Para generar código para manejar valores faltantes usando ChatGPT, puede ingresar el siguiente indicador de código de Python en el símbolo del sistema:

Quiero que actúes como un científico de datos. Escriba código de Python que use la biblioteca de Pandas para leer un archivo CSV llamado 'data.csv', verifique si hay valores faltantes en los datos y luego rellene los valores faltantes usando el valor medio de la columna respectiva.

Cuando ingrese este mensaje en ChatGPT, escribirá el siguiente código Python para usted, incluidos los comentarios del código:

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)

¡Veamos el código anterior en un conjunto de datos!

Primero, importaremos un conjunto de datos a Jupyter Notebook usando la biblioteca pandas.

A continuación, verifiquemos los valores que faltan con el código proporcionado por ChatGPT.

Vemos que faltan algunos valores en nuestro conjunto de datos.

Para manejar los valores perdidos, podemos imputar los valores perdidos usando la media con el código provisto por ChatGPT.

En la imagen de arriba, puede ver que ya no falta ningún valor en nuestro conjunto de datos.

2. Manejo de variables categóricas

Tratar con variables categóricas es otro paso importante durante el preprocesamiento. Antes de implementar un modelo y usar los resultados de un modelo, debe codificar su variable objetivo en un formato numérico que los algoritmos de aprendizaje automático puedan entender.

Para hacerlo, puede usar uno de los siguientes métodos:

• Codificación de etiquetas : asigna un número entero único a cada categoría

• Codificación one-hot : crea columnas binarias para cada categoría

En la codificación de etiquetas, asigna un número entero único a cada categoría. Puede usar ChatGPT para escribir código para la codificación de etiquetas. El siguiente mensaje le dará el código requerido para la codificación de etiquetas:

Actúe como instructor de ciencia de datos y escriba un script de Python usando las bibliotecas pandas y sklearn que crea un marco de datos con las columnas 'Nombre', 'Edad', 'Género' y 'Profesión'. Luego, use la codificación de etiquetas para transformar la columna 'Profesión'. Después de eso, realice una codificación one-hot en la columna 'Profesión'.

El código anterior cuando se introduce en ChatGPT le dará el siguiente código:

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'])

¡Veamos este código en un conjunto de datos y veamos si funciona!

Supongamos que tenemos el siguiente conjunto de datos en el que queremos realizar la etiqueta y la codificación one-hot:

Vemos que Profesión es una variable categórica; por lo tanto, necesitamos codificar esta variable antes de implementar un modelo de aprendizaje automático. Para codificar, podemos usar el código proporcionado por ChatGPT.

Hemos asignado un número entero único a cada una de las categorías de Profesión en nuestro conjunto de datos.

Para realizar la codificación de etiquetas, podemos usar el código proporcionado por ChatGPT:

Por otro lado, la codificación one-hot crea variables binarias para cada una de las categorías de Profesión como se muestra en la imagen a continuación:

Los ejemplos anteriores deberían ayudarlo a comprender el uso de ChatGPT junto con sus proyectos de ciencia de datos.

Otro paso común que debemos realizar antes de implementar un modelo de aprendizaje automático es la codificación y el escalado, así que veamos cómo podemos usar ChatGPt para ayudar a un científico de datos con la codificación y el escalado.

3. Escalado de variables numéricas

A menudo, cuando trabaja con datos, puede encontrarse con números que son demasiado pequeños o demasiado grandes. En tales casos, deberá escalar sus variables numéricas. Con los métodos de escala, puede ajustar las variables numéricas para tener una escala uniforme.

Hay dos formas de escalar variables numéricas:

• Escalado mínimo-máximo : escala los valores entre 0 y 1

• Escalado estándar : centra los datos en torno a la media con una desviación estándar de 1

Implementemos los dos métodos de escalado numérico anteriores en un conjunto de datos.

Supongamos que la columna "Edad" es nuestra variable numérica para la escala estándar y la escala mínima-máxima. Puede usar el siguiente mensaje para generar código para las dos técnicas de escalado anteriores.

Actúe como desarrollador de software y amplíe la secuencia de comandos de Python anterior agregando escalado estándar y escalado mínimo-máximo para la columna "Edad" en el DataFrame. Utilice StandardScaler de sklearn para el escalado estándar y MinMaxScaler para el escalado mínimo-máximo. Aplique la escala estándar primero, seguida de la escala mínima-máxima.

ChatGPT le dará un código similar al siguiente:

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']])

Implementemos este código en nuestro conjunto de datos de descripción. Primero, escalaremos nuestra variable de edad con la técnica de escalado estándar como se muestra a continuación:

A continuación, usaremos la técnica de escalado mínimo-máximo para escalar nuestra variable de edad con el código proporcionado por ChatGPT:

Ahora, sus datos están listos para la ingeniería de características. Ahora puede explorar las relaciones entre las variables de su conjunto de datos para crear nuevas funciones y mejorar el rendimiento del modelo.

2. Uso de ChatGPT para análisis y visualización de datos

Como científico de datos, es crucial comenzar sus proyectos de ciencia de datos realizando un análisis exploratorio de datos (EDA). En esta etapa, profundizará en sus datos, limpiándolos y preprocesándolos para prepararlos para un análisis posterior.

Utilizar un modelo de lenguaje como ChatGPT puede aumentar significativamente su productividad durante EDA. Con ChatGPT, puede automatizar tareas básicas como crear un marco de datos de pandas o generar estadísticas de resumen. Esto le permite concentrarse en tareas más complejas.

Durante la fase de exploración de datos, un científico de datos podría usar ChatGPT para generar fragmentos de código para varias tareas, como:

• Cargando los datos en un DataFrame de pandas

• Visualizar valores faltantes y manejarlos apropiadamente

• Creación de histogramas, diagramas de dispersión u otros tipos de diagramas para explorar distribuciones y relaciones variables

¡Veamos ejemplos de cada una de las tareas anteriores!

Haremos EDA en un conjunto de datos con las siguientes columnas: Edad, Salario, Experiencia, Job_Role

Suponga que tiene un conjunto de datos que desea cargar en su Pandas DataFrame. Puede utilizar el siguiente indicador de conjunto de datos:

Actúe como científico de datos y escriba código Python para visualizar los valores que faltan en el conjunto de datos utilizando un mapa de calor de la biblioteca Seaborn. Después de eso, maneje los valores faltantes reemplazándolos con el valor medio para las columnas numéricas y la categoría más frecuente para las columnas categóricas.

ChatGPT le dará un código similar al siguiente:

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)

El siguiente código de pandas primero visualizará los valores que faltan en su conjunto de datos como se muestra a continuación:

Luego manejará los valores perdidos imputándolos con los valores medios.

Para obtener más información sobre cómo manejar los valores faltantes en Python, vea el siguiente video:

Para visualizar datos, puede dar el siguiente aviso a ChatGPT:

Actúe como científico de datos y escriba un script de Python para crear un histograma para la columna 'Edad' en el conjunto de datos usando matplotlib

ChatGPT le dará un código similar al siguiente:

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

El código anterior visualizará la columna de edad en el conjunto de datos.

Pensamientos finales

ChatGPT ofrece un gran valor para los científicos de datos. En primer lugar, ahorra tiempo. Como hemos visto, puede generar rápidamente código para tareas como la carga de datos, el manejo de valores faltantes o la creación de gráficos. Esto significa que puede concentrarse en el panorama general de su proyecto, no solo en los detalles de codificación.

En segundo lugar, es fácil de usar. La clave para aprovechar al máximo ChatGPT es aprender a hacerle las preguntas correctas a través de una ingeniería rápida. A medida que practique, mejorará en la elaboración de sus indicaciones, lo que hará de ChatGPT una herramienta aún más útil.

ChatGPT es un poderoso asistente en su viaje de ciencia de datos, pero no debe confiar completamente en ChatGPT para realizar sus proyectos. ¡En su lugar, utilícelo como asistente y aprenda codo a codo con él para que su conjunto de habilidades crezca con el tiempo!