ChatGPT pour les scientifiques des données : libérer des informations basées sur lIA

Avec l'avènement de ChatGPT , les particuliers et les entreprises du monde entier l'utilisent pour simplifier leurs tâches quotidiennes et augmenter leur productivité. Les rédacteurs de contenu l'utilisent pour proposer des plans pour leurs tâches et les programmeurs l'utilisent pour l'optimisation du code. De même, les scientifiques des données utilisent ChatGPT pour effectuer des analyses plus approfondies dans le cadre de leurs projets.

ChatGPT est un outil puissant pour les scientifiques des données qui peut améliorer votre travail et vous aider à trouver des réponses rapides et précises à un large éventail de questions liées aux données. Il peut rationaliser vos flux de travail et rendre vos analyses plus efficaces et efficientes.

Dans cet article, nous allons explorer comment ChatGPT peut améliorer vos compétences en science des données en fournissant des commentaires et des suggestions dynamiques. Nous couvrirons les fonctionnalités clés, les meilleures pratiques et de précieux conseils pour vous aider à tirer le meilleur parti de ChatGPT dans vos projets.

Allons-y !

Table des matières

• ChatGPT pour la science des données
• Fondamentaux de ChatGPT - 3 façons de l'utiliser
  • 1. Traitement du texte
  • 2. Invites et réponses
  • 3. Présentation de l'algorithme
• 4 cas d'utilisation de ChatGPT pour les data scientists ?
  • 1. Prétraitement et ingénierie des fonctionnalités
    • 1. Gestion des valeurs manquantes
    • 2. Traiter les variables catégorielles
    • 3. Mise à l'échelle des variables numériques
  • 2. Utilisation de ChatGPT pour l'analyse et la visualisation des données
• Dernières pensées

ChatGPT pour la science des données

ChatGPT n'a cessé de gagner en popularité pour sa capacité à aider les data scientists dans leurs tâches quotidiennes. Il peut comprendre de grandes quantités de données et générer des extraits de code pour des analyses robustes.

En tant que data scientist, travailler avec ChatGPT peut changer la donne pour des tâches telles que la planification de projet, le débogage de code, l'optimisation de code et l'exploration de données.

ChatGPT prend en charge presque tous les langages de programmation tels que SQL, R et Python. Par exemple, grâce à une invite de code SQL correcte, ChatGPT peut vous aider à écrire du code SQL pour vos projets. Il peut également traduire Python, décrire regex et effectuer des tests unitaires.

Vous trouverez ChatGPT utile pour les emplois suivants en science des données :

• Analyser et résumer de vastes ensembles de données

• Création de contenu avec les bonnes invites de science des données

• Générer des informations à partir des données

• Aide au prétraitement des données

• Fournir des exemples de code pour les tâches courantes

Si vous cherchez à augmenter votre productivité, ChatGPT est un outil indispensable. C'est un développeur de logiciels, un traducteur de code, un optimiseur de code, un coach de carrière en science des données et un instructeur en science des données dans un seul package !

Dans la section suivante, nous passerons en revue les principes fondamentaux de ChatGPT. Cela vous donnera une idée des forces et des faiblesses du chatbot IA.

Fondamentaux de ChatGPT - 3 façons de l'utiliser

Dans cette section, vous découvrirez les principales capacités et fonctionnalités de ChatGPT qui en font un outil inestimable pour les data scientists.

La compréhension de ces principes fondamentaux vous donnera un aperçu de la façon dont ChatGPT peut vous aider dans diverses tâches liées aux données.

1. Traitement du texte

ChatGPT fonctionne avec des données textuelles pour créer des réponses de type humain. En tant que data scientist, vous pouvez exploiter la puissance de ChatGPT pour analyser de grands ensembles de données, décrire les exigences en matière de graphiques et générer des informations.

Certaines fonctionnalités importantes de la gestion de texte incluent :

• Tokénisation : décomposez le texte d'entrée en morceaux ou en jetons, que ChatGPT traite ensuite.

• Prétraitement : la suppression des mots vides, des radicaux et d'autres techniques de nettoyage textuel peut améliorer la qualité de l'analyse.

• Génération de texte : utilisez le modèle de chat pour générer du texte en fonction de vos données ou d'invites spécifiques.

2. Invites et réponses

De bonnes invites vous donnent de bonnes réponses. Les invites sont essentielles pour guider ChatGPT afin de fournir des informations significatives. Lorsque vous travaillez avec des données et du code, assurez-vous d'utiliser des invites détaillées pour obtenir les résultats souhaités.

Nous avons répertorié ci-dessous quelques conseils pour rédiger de bonnes invites :

• Soyez précis dans votre invite : des invites claires et détaillées aident ChatGPT à mieux comprendre vos besoins. Par exemple, si vous souhaitez l'utiliser comme explicateur de code pour les concepts Python, écrivez une invite Python qui spécifie tout ce que vous voulez apprendre.

• Inclure le contexte dans votre invite : les informations contextuelles aident ChatGPT à générer des réponses précises.

• Affinez votre invite de manière itérative : si la réponse générée n'est pas satisfaisante, fournissez des commentaires, puis réessayez.

Exemples d'invites que vous pouvez utiliser avec ChatGPT en tant que data scientist :

"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. Présentation de l'algorithme

ChatGPT est construit sur l'architecture GPT-3.5. Il s'agit d'un modèle de langage avancé développé par OpenAI qui utilise des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour générer des réponses de type humain.

Voici quelques composants de base de ChatGPT que vous devez connaître :

• Deep learning : ChatGPT utilise des réseaux de neurones pour traiter et comprendre le texte. Ces réseaux de neurones lui permettent de générer des réponses pertinentes.

• Formation : le modèle est formé sur de grandes quantités de données textuelles provenant de diverses sources, y compris des livres, des articles et des sites Web.

• Prise en charge multilingue : Grâce à une formation approfondie, ChatGPT peut comprendre et générer du texte dans plusieurs langues.

Dans la section suivante, nous examinerons des exemples spécifiques et des cas d'utilisation de ChatGPT pour la science des données.

4 cas d'utilisation de ChatGPT pour les data scientists ?

Si vous êtes un data scientist, vous pouvez utiliser ChatGPT à plusieurs fins dans vos projets. Vous constaterez que chacun des cas d'utilisation vous aidera à écrire du code avec le moins d'effort possible.

Plus précisément, nous examinerons les cas d'utilisation suivants de ChatGPT pour un data scientist :

1. Utilisation de ChatGPT pour le prétraitement et l'ingénierie des fonctionnalités

2. Utilisation de ChatGPT pour l'analyse et la visualisation des données

Allons-y !

1. Prétraitement et ingénierie des fonctionnalités

Si vous souhaitez analyser des données, le prétraitement et l'ingénierie des fonctionnalités jouent un rôle crucial dans la préparation des données pour la modélisation.

Cette étape du flux de travail d'analyse des données va de pair avec le nettoyage et la transformation des données, où vous devez apporter des modifications à vos données pour les adapter au modèle.

Lors de l'exécution des tâches, nous examinons principalement les deux aspects suivants :

1. Gestion des valeurs manquantes et des variables catégorielles

2. Mise à l'échelle des valeurs numériques

Examinons chacun séparément et voyons comment ChatGPT peut vous aider.

1. Gestion des valeurs manquantes

Tout d'abord, vous devez évaluer la présence de valeurs manquantes dans votre jeu de données.

Il existe diverses stratégies pour traiter les données manquantes, notamment :

• Suppression des enregistrements avec des valeurs manquantes

• Imputation des valeurs manquantes avec la moyenne, la médiane ou le mode

• Utiliser un modèle d'apprentissage automatique pour prédire les valeurs manquantes

Pour générer du code permettant de gérer les valeurs manquantes à l'aide de ChatGPT, vous pouvez saisir l'invite de code Python suivante dans l'invite de commande :

Je veux que vous agissiez en tant que data scientist. Écrivez du code Python qui utilise la bibliothèque Pandas pour lire un fichier CSV appelé "data.csv", vérifie les valeurs manquantes dans les données, puis remplissez les valeurs manquantes en utilisant la valeur moyenne de la colonne respective.

Lorsque vous entrez cette invite dans ChatGPT, il écrira le code Python suivant pour vous, y compris les commentaires de code :

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)

Vérifions le code ci-dessus sur un jeu de données !

Tout d'abord, nous allons importer un jeu de données dans Jupyter Notebook à l'aide de la bibliothèque pandas.

Ensuite, vérifions les valeurs manquantes avec le code fourni par ChatGPT.

Nous voyons qu'il y a des valeurs manquantes dans notre ensemble de données.

Pour gérer les valeurs manquantes, nous pouvons utiliser les valeurs manquantes imputées en utilisant la moyenne avec le code fourni par ChatGPT.

Dans l'image ci-dessus, vous pouvez voir qu'il n'y a plus de valeurs manquantes dans notre jeu de données.

2. Traiter les variables catégorielles

Le traitement des variables catégorielles est une autre étape importante lors du prétraitement. Avant d'implémenter un modèle et d'utiliser les résultats d'un modèle, vous devez coder votre variable cible dans un format numérique que les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent comprendre.

Pour ce faire, vous pouvez utiliser l'une des méthodes suivantes :

• Encodage d'étiquette : Attribue un entier unique à chaque catégorie

• Encodage à chaud : crée des colonnes binaires pour chaque catégorie

Dans l'encodage des étiquettes, vous affectez un entier unique à chaque catégorie. Vous pouvez utiliser ChatGPT pour écrire du code pour l'encodage des étiquettes. L'invite suivante vous donnera le code requis pour l'encodage des étiquettes :

Agissez en tant qu'instructeur en science des données et écrivez un script Python à l'aide des bibliothèques pandas et sklearn qui crée un DataFrame avec les colonnes 'Name', 'Age', 'Gender' et 'Profession'. Ensuite, utilisez l'encodage des étiquettes pour transformer la colonne "Profession". Après cela, effectuez un encodage à chaud sur la colonne "Profession".

Le code ci-dessus, lorsqu'il sera introduit dans ChatGPT, vous donnera le code suivant :

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'])

Vérifions ce code sur un jeu de données et voyons s'il fonctionne !

Supposons que nous ayons l'ensemble de données suivant sur lequel nous souhaitons effectuer un encodage d'étiquettes et à chaud :

On voit que Profession est une variable catégorielle ; par conséquent, nous devons encoder cette variable avant de mettre en œuvre un modèle d'apprentissage automatique. Pour encoder, nous pouvons utiliser le code fourni par ChatGPT.

Nous avons attribué un entier unique à chacune des catégories de profession dans notre ensemble de données.

Pour effectuer l'encodage des libellés, nous pouvons utiliser le code fourni par ChatGPT :

D'autre part, l'encodage à chaud crée des variables binaires pour chacune des catégories de profession, comme indiqué dans l'image ci-dessous :

Les exemples ci-dessus devraient vous permettre de comprendre comment utiliser ChatGPT avec vos projets de science des données.

Une autre étape courante que nous devons effectuer avant de mettre en œuvre un modèle d'apprentissage automatique est l'encodage et la mise à l'échelle. Voyons donc comment nous pouvons utiliser ChatGPt pour aider un data scientist à encoder et à mettre à l'échelle.

3. Mise à l'échelle des variables numériques

Souvent, lorsque vous travaillez avec des données, vous pouvez rencontrer des nombres trop petits ou trop grands. Dans de tels cas, vous devrez mettre à l'échelle vos variables numériques. Avec les méthodes de mise à l'échelle, vous pouvez ajuster les variables numériques pour avoir une échelle uniforme.

Il existe deux manières de mettre à l'échelle des variables numériques :

• Mise à l'échelle min-max : met à l'échelle les valeurs entre 0 et 1

• Mise à l'échelle standard : centre les données autour de la moyenne avec un écart type de 1

Implémentons les deux méthodes de mise à l'échelle numérique ci-dessus sur un ensemble de données.

Supposons que la colonne "Âge" soit notre variable numérique pour la mise à l'échelle standard et la mise à l'échelle min-max. Vous pouvez utiliser l'invite suivante pour générer du code pour les deux techniques de mise à l'échelle ci-dessus.

Agissez en tant que développeur de logiciels et étendez le script Python précédent en ajoutant une mise à l'échelle standard et une mise à l'échelle min-max pour la colonne "Age" dans le DataFrame. Utilisez StandardScaler de sklearn pour la mise à l'échelle standard et MinMaxScaler pour la mise à l'échelle min-max. Appliquez d'abord la mise à l'échelle standard, suivie de la mise à l'échelle min-max.

ChatGPT vous donnera un code similaire au suivant :

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']])

Implémentons ce code sur notre jeu de données de description. Tout d'abord, nous allons mettre à l'échelle notre variable d'âge avec la technique de mise à l'échelle standard, comme indiqué ci-dessous :

Ensuite, nous utiliserons la technique de mise à l'échelle min-max pour mettre à l'échelle notre variable d'âge avec le code fourni par ChatGPT :

Maintenant, vos données sont prêtes pour l'ingénierie des fonctionnalités. Vous pouvez désormais explorer les relations entre les variables de votre jeu de données pour créer de nouvelles fonctionnalités et améliorer les performances du modèle.

2. Utilisation de ChatGPT pour l'analyse et la visualisation des données

En tant que scientifique des données, il est crucial de commencer vos projets de science des données en effectuant une analyse exploratoire des données (EDA). Au cours de cette étape, vous plongerez profondément dans vos données, en les nettoyant et en les prétraitant pour vous préparer à une analyse plus approfondie.

L'utilisation d'un modèle de langage comme ChatGPT peut considérablement augmenter votre productivité pendant l'EDA. Avec ChatGPT, vous pouvez automatiser des tâches de base telles que la création d'un DataFrame pandas ou la génération de statistiques récapitulatives. Cela vous permet de vous concentrer sur des tâches plus complexes.

Au cours de la phase d'exploration des données, un data scientist peut utiliser ChatGPT pour générer des extraits de code pour diverses tâches, telles que :

• Charger les données dans un pandas DataFrame

• Visualiser les valeurs manquantes et les gérer de manière appropriée

• Création d'histogrammes, de nuages ​​de points ou d'autres types de graphiques pour explorer les distributions et les relations variables

Regardons des exemples de chacune des tâches ci-dessus !

Nous ferons de l'EDA sur un ensemble de données avec les colonnes suivantes : Age, Salary, Experience, Job_Role

Supposons que vous ayez un ensemble de données que vous souhaitez charger dans votre pandas DataFrame. Vous pouvez utiliser l'invite d'ensemble de données suivante :

Agir en tant que data scientist et écrire du code Python pour visualiser les valeurs manquantes dans l'ensemble de données à l'aide d'une carte thermique de la bibliothèque Seaborn. Après cela, gérez les valeurs manquantes en les remplaçant par la valeur moyenne pour les colonnes numériques et la catégorie la plus fréquente pour les colonnes catégorielles.

ChatGPT vous donnera un code similaire au suivant :

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)

Le code pandas suivant visualisera d'abord les valeurs manquantes dans votre ensemble de données, comme indiqué ci-dessous :

Ensuite, il traitera les valeurs manquantes en leur imputant les valeurs moyennes.

Pour en savoir plus sur la gestion des valeurs manquantes dans Python, regardez la vidéo suivante :

Pour faire visualiser les données, vous pouvez donner l' invite suivante à ChatGPT :

Agir en tant que data scientist et écrire un script Python pour créer un histogramme pour la colonne 'Age' dans l'ensemble de données à l'aide de matplotlib

ChatGPT vous donnera un code similaire au suivant :

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

Le code ci-dessus visualisera la colonne d'âge dans l'ensemble de données.

Dernières pensées

ChatGPT offre une grande valeur pour les scientifiques des données. Tout d'abord, cela fait gagner du temps. Comme nous l'avons vu, il peut générer rapidement du code pour des tâches telles que le chargement de données, la gestion de valeurs manquantes ou la création de tracés. Cela signifie que vous pouvez vous concentrer sur la vue d'ensemble de votre projet, pas seulement sur les détails de codage.

Deuxièmement, il est facile à utiliser. La clé pour tirer le meilleur parti de ChatGPT est d'apprendre à lui poser les bonnes questions grâce à une ingénierie rapide. Au fur et à mesure que vous vous entraînerez, vous améliorerez le cadrage de vos invites, faisant de ChatGPT un outil encore plus utile.

ChatGPT est un assistant puissant dans votre parcours de science des données, mais vous ne devez pas vous fier entièrement à ChatGPT pour réaliser vos projets. Au lieu de cela, utilisez-le comme assistant et apprenez côte à côte avec lui afin que vos compétences grandissent avec le temps !