ChatGPT per data scientist: scatenare intuizioni guidate dallintelligenza artificiale

Con l'avvento di ChatGPT , privati ​​e aziende in tutto il mondo lo hanno utilizzato per semplificare le loro attività quotidiane e aumentare la loro produttività. Gli autori di contenuti lo usano per creare schemi per le loro attività e i programmatori lo usano per l'ottimizzazione del codice. Allo stesso modo, i data scientist hanno utilizzato ChatGPT per effettuare analisi più approfondite attraverso i loro progetti.

ChatGPT è un potente strumento per i data scientist che può migliorare il tuo lavoro e aiutarti a trovare risposte rapide e accurate a un'ampia gamma di domande relative ai dati. Può semplificare i tuoi flussi di lavoro e rendere le tue analisi più efficienti ed efficaci.

In questo articolo, esploreremo come ChatGPT può elevare il tuo set di competenze di data science fornendo feedback e suggerimenti dinamici. Tratteremo funzionalità chiave, best practice e preziosi suggerimenti per aiutarti a ottenere il massimo da ChatGPT nei tuoi progetti.

Entriamo in esso!

Sommario

• ChatGPT per la scienza dei dati
• Fondamenti di ChatGPT - 3 modi per usarlo
  • 1. Gestione del testo
  • 2. Richieste e risposte
  • 3. Panoramica dell'algoritmo
• 4 casi d'uso di ChatGPT per data scientist?
  • 1. Preelaborazione e ingegneria delle funzionalità
    • 1. Gestione dei valori mancanti
    • 2. Trattare con variabili categoriali
    • 3. Variabili numeriche in scala
  • 2. Utilizzo di ChatGPT per l'analisi e la visualizzazione dei dati
• Pensieri finali

ChatGPT per la scienza dei dati

ChatGPT sta guadagnando costantemente popolarità grazie alla sua capacità di assistere i data scientist nelle loro attività quotidiane. Può comprendere grandi quantità di dati e generare frammenti di codice per analisi affidabili.

In qualità di data scientist, lavorare con ChatGPT può essere un punto di svolta per attività come la pianificazione del progetto, il debug del codice, l'ottimizzazione del codice e il data mining.

ChatGPT offre supporto per quasi tutti i linguaggi di programmazione disponibili come SQL, R e Python. Ad esempio, attraverso un prompt del codice SQL corretto, ChatGPT può aiutarti a scrivere codice SQL per i tuoi progetti. Può anche tradurre Python, descrivere regex ed eseguire unit test.

Troverai ChatGPT utile per i seguenti lavori di data science:

• Analizzare e riassumere vasti set di dati

• Creazione di contenuti con i giusti suggerimenti di data science

• Generazione di insight dai dati

• Assistenza nella preelaborazione dei dati

• Fornire esempi di codice per attività comuni

Se stai cercando di aumentare la tua produttività, ChatGPT è uno strumento indispensabile. È uno sviluppatore di software, un traduttore di codice, un ottimizzatore di codice, un coach per la carriera nella scienza dei dati e un istruttore di scienza dei dati in un unico pacchetto!

Nella prossima sezione, esamineremo i fondamenti di ChatGPT. Questo ti darà un'idea dei punti di forza e di debolezza del chatbot AI.

Fondamenti di ChatGPT - 3 modi per usarlo

In questa sezione scoprirai le capacità e le caratteristiche principali di ChatGPT che lo rendono uno strumento prezioso per i data scientist.

La comprensione di questi fondamenti ti fornirà informazioni su come ChatGPT può aiutarti in varie attività relative ai dati.

1. Gestione del testo

ChatGPT funziona con i dati di testo per creare risposte simili a quelle umane. In qualità di data scientist, puoi sfruttare la potenza di ChatGPT per analizzare set di dati di grandi dimensioni, descrivere i requisiti dei grafici e generare approfondimenti.

Alcune caratteristiche importanti della gestione del testo includono:

• Tokenizzazione : suddivide il testo di input in blocchi o token, che ChatGPT elabora.

• Preelaborazione : la rimozione di stop word, stemming e altre tecniche di pulizia del testo può migliorare la qualità dell'analisi.

• Generazione di testo : utilizza il modello di chat per generare testo in base ai tuoi dati o a richieste specifiche.

2. Richieste e risposte

I buoni suggerimenti ti danno buone risposte. I prompt sono essenziali per guidare ChatGPT a fornire informazioni significative. Quando lavori con dati e codice, assicurati di utilizzare prompt dettagliati per ottenere i risultati desiderati.

Di seguito abbiamo elencato alcuni suggerimenti per scrivere buoni suggerimenti:

• Sii specifico nel tuo messaggio: messaggi chiari e dettagliati aiutano ChatGPT a comprendere meglio le tue esigenze. Ad esempio, se vuoi usarlo come spiegazione del codice per i concetti Python, scrivi un prompt Python che specifichi tutto ciò che vuoi imparare.

• Includi il contesto nella tua richiesta: le informazioni contestuali aiutano ChatGPT a generare risposte accurate.

• Perfeziona in modo iterativo la tua richiesta: se la risposta generata non è soddisfacente, fornisci un feedback e riprova.

Esempi di prompt che puoi utilizzare con ChatGPT come 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. Panoramica dell'algoritmo

ChatGPT è costruito sull'architettura GPT-3.5. È un modello linguistico avanzato sviluppato da OpenAI che utilizza algoritmi di deep learning per generare risposte simili a quelle umane.

Alcuni componenti principali di ChatGPT di cui dovresti essere a conoscenza includono quanto segue:

• Deep learning : ChatGPT utilizza le reti neurali per elaborare e comprendere il testo. Queste reti neurali gli consentono di generare risposte pertinenti.

• Addestramento : il modello viene addestrato su grandi quantità di dati di testo provenienti da varie fonti, inclusi libri, articoli e siti web.

• Supporto multilingue : grazie a una formazione approfondita, ChatGPT è in grado di comprendere e generare testo in più lingue.

Nella sezione successiva, esamineremo esempi specifici e casi d'uso di ChatGPT per la scienza dei dati.

4 casi d'uso di ChatGPT per data scientist?

Se sei un data scientist, puoi utilizzare ChatGPT per diversi scopi nei tuoi progetti. Scoprirai che ciascuno dei casi d'uso ti aiuterà a scrivere codice con il minimo sforzo.

Nello specifico, esamineremo i seguenti casi d'uso di ChatGPT per un data scientist:

1. Utilizzo di ChatGPT per la pre-elaborazione e l'ingegnerizzazione delle funzionalità

2. Utilizzo di ChatGPT per l'analisi e la visualizzazione dei dati

Entriamo in esso!

1. Preelaborazione e ingegneria delle funzionalità

Se si desidera analizzare i dati, la pre-elaborazione e l'ingegnerizzazione delle caratteristiche svolgono un ruolo cruciale nella preparazione dei dati per la modellazione.

Questa fase del flusso di lavoro di analisi dei dati va di pari passo con la pulizia e la trasformazione dei dati, in cui è necessario apportare modifiche ai dati per renderli adatti al modello.

Quando eseguiamo le attività, esaminiamo principalmente i seguenti due aspetti:

1. Gestione dei valori mancanti e delle variabili categoriali

2. Valori numerici in scala

Diamo un'occhiata a ciascuno separatamente e vediamo come ChatGPT può aiutare.

1. Gestione dei valori mancanti

Innanzitutto, devi valutare la presenza di valori mancanti nel tuo set di dati.

Esistono varie strategie per gestire i dati mancanti, tra cui:

• Rimozione dei record con valori mancanti

• Assegnazione dei valori mancanti con la media, la mediana o la moda

• Utilizzo di un modello di machine learning per prevedere i valori mancanti

Per generare il codice per la gestione dei valori mancanti utilizzando ChatGPT, puoi inserire il seguente codice Python nel prompt dei comandi:

Voglio che tu agisca come un data scientist. Scrivi codice Python che utilizza la libreria Pandas per leggere un file CSV chiamato "data.csv", verifica la presenza di eventuali valori mancanti nei dati e quindi compila eventuali valori mancanti utilizzando il valore medio della rispettiva colonna.

Quando inserisci questo prompt in ChatGPT, scriverà il seguente codice Python per te, inclusi i commenti del codice:

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)

Controlliamo il codice sopra su un set di dati!

Innanzitutto, importeremo un set di dati in Jupyter Notebook utilizzando la libreria Pandas.

Successivamente, controlliamo i valori mancanti con il codice fornito da ChatGPT.

Vediamo che ci sono alcuni valori mancanti nel nostro set di dati.

Per gestire i valori mancanti, possiamo utilizzare impute missing values ​​using the mean con il codice fornito da ChatGPT.

Nell'immagine sopra, puoi vedere che non ci sono più valori mancanti nel nostro set di dati.

2. Trattare con variabili categoriali

La gestione delle variabili categoriali è un altro passo importante durante la pre-elaborazione. Prima di implementare un modello e utilizzare i risultati di un modello, è necessario codificare la variabile di destinazione in un formato numerico comprensibile per gli algoritmi di machine learning.

Per fare ciò, puoi utilizzare uno dei seguenti metodi:

• Codifica etichetta : assegna un numero intero univoco a ciascuna categoria

• Codifica One-hot : crea colonne binarie per ogni categoria

Nella codifica delle etichette, assegni un numero intero univoco a ciascuna categoria. Puoi utilizzare ChatGPT per scrivere il codice per la codifica delle etichette. Il seguente prompt ti fornirà il codice richiesto per la codifica dell'etichetta:

Agisci come istruttore di data science e scrivi uno script Python utilizzando le librerie pandas e sklearn che crea un DataFrame con le colonne "Nome", "Età", "Sesso" e "Professione". Quindi, utilizza la codifica dell'etichetta per trasformare la colonna "Professione". Successivamente, esegui la codifica one-hot nella colonna "Professione".

Il codice sopra riportato quando inserito in ChatGPT ti darà il seguente codice:

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'])

Controlliamo questo codice su un set di dati e vediamo se funziona!

Supponiamo di avere il seguente set di dati su cui vogliamo eseguire l'etichetta e la codifica one-hot:

Vediamo che Professione è una variabile categoriale; pertanto, dobbiamo codificare questa variabile prima di implementare un modello di apprendimento automatico. Per codificare, possiamo utilizzare il codice fornito da ChatGPT.

Abbiamo assegnato un numero intero univoco a ciascuna delle categorie Professione nel nostro set di dati.

Per eseguire la codifica delle etichette, possiamo utilizzare il codice fornito da ChatGPT:

D'altra parte, la codifica one-hot crea variabili binarie per ciascuna delle categorie Professione come mostrato nell'immagine qui sotto:

Gli esempi precedenti dovrebbero darti una comprensione dell'utilizzo di ChatGPT insieme ai tuoi progetti di data science.

Un altro passaggio comune che dobbiamo eseguire prima di implementare un modello di machine learning è la codifica e il ridimensionamento, quindi diamo un'occhiata a come possiamo utilizzare ChatGPt per aiutare un data scientist con la codifica e il ridimensionamento.

3. Variabili numeriche in scala

Spesso, quando lavori con i dati, potresti imbatterti in numeri troppo piccoli o troppo grandi. In questi casi, dovrai ridimensionare le tue variabili numeriche. Con i metodi di ridimensionamento, è possibile regolare le variabili numeriche per avere una scala uniforme.

Esistono due modi per ridimensionare le variabili numeriche:

• Ridimensionamento min-max : ridimensiona i valori tra 0 e 1

• Ridimensionamento standard : centra i dati attorno alla media con una deviazione standard di 1

Implementiamo i due metodi di ridimensionamento numerico precedenti su un set di dati.

Supponiamo che la colonna "Età" sia la nostra variabile numerica per il ridimensionamento standard e il ridimensionamento min-max. È possibile utilizzare il prompt seguente per generare il codice per le due tecniche di ridimensionamento precedenti.

Agisci come sviluppatore di software ed estendi lo script Python precedente aggiungendo il ridimensionamento standard e il ridimensionamento min-max per la colonna "Age" nel DataFrame. Utilizza StandardScaler di sklearn per il ridimensionamento standard e MinMaxScaler per il ridimensionamento min-max. Applicare prima il ridimensionamento standard, seguito dal ridimensionamento min-max.

ChatGPT ti darà un codice simile al seguente:

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']])

Implementiamo questo codice nel nostro set di dati describe. Innanzitutto, ridimensioneremo la nostra variabile età con la tecnica di ridimensionamento standard come mostrato di seguito:

Successivamente, utilizzeremo la tecnica di ridimensionamento min-max per ridimensionare la nostra variabile età con il codice fornito da ChatGPT:

Ora i tuoi dati sono pronti per la progettazione delle funzionalità. Ora puoi esplorare le relazioni tra le variabili nel tuo set di dati per creare nuove funzionalità e migliorare le prestazioni del modello.

2. Utilizzo di ChatGPT per l'analisi e la visualizzazione dei dati

In qualità di data scientist, è fondamentale iniziare i tuoi progetti di data science eseguendo Exploratory Data Analysis (EDA). In questa fase, ti immergerai in profondità nei tuoi dati, pulendoli e pre-elaborandoli per prepararli a ulteriori analisi.

L'utilizzo di un modello linguistico come ChatGPT può aumentare significativamente la tua produttività durante l'EDA. Con ChatGPT, puoi automatizzare attività di base come la creazione di un DataFrame panda o la generazione di statistiche di riepilogo. Ciò ti consente di concentrarti su attività più complesse.

Durante la fase di esplorazione dei dati, un data scientist potrebbe utilizzare ChatGPT per generare frammenti di codice per varie attività, come:

• Caricamento dei dati in un DataFrame panda

• Visualizzare i valori mancanti e gestirli in modo appropriato

• Creazione di istogrammi, grafici a dispersione o altri tipi di grafici per esplorare distribuzioni e relazioni variabili

Diamo un'occhiata agli esempi di ciascuna delle attività di cui sopra!

Faremo EDA su un set di dati con le seguenti colonne: Age, Salary, Experience, Job_Role

Supponiamo di avere un set di dati che desideri caricare nel DataFrame dei tuoi panda. È possibile utilizzare il seguente prompt del set di dati:

Agisci come data scientist e scrivi codice Python per visualizzare i valori mancanti nel set di dati utilizzando una heatmap dalla libreria Seaborn. Successivamente, gestisci i valori mancanti sostituendoli con il valore medio per le colonne numeriche e la categoria più frequente per le colonne categoriche.

ChatGPT ti darà un codice simile al seguente:

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)

Il seguente codice panda visualizzerà prima i valori mancanti nel set di dati come mostrato di seguito:

Quindi gestirà i valori mancanti imputandoli con i valori medi.

Per ulteriori informazioni sulla gestione dei valori mancanti in Python, guarda il seguente video:

Per visualizzare i dati, puoi dare il seguente messaggio a ChatGPT:

Agisci come data scientist e scrivi uno script Python per creare un istogramma per la colonna "Età" nel set di dati utilizzando matplotlib

ChatGPT ti darà un codice simile al seguente:

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

Il codice precedente visualizzerà la colonna dell'età nel set di dati.

Pensieri finali

ChatGPT offre un grande valore per i data scientist. In primo luogo, fa risparmiare tempo. Come abbiamo visto, può generare rapidamente codice per attività come il caricamento dei dati, la gestione di valori mancanti o la creazione di grafici. Ciò significa che puoi concentrarti sul quadro più ampio del tuo progetto, non solo sui dettagli di codifica.

In secondo luogo, è facile da usare. La chiave per ottenere il massimo da ChatGPT è imparare a porgli le domande giuste attraverso un'ingegnerizzazione rapida. Man mano che ti eserciti, migliorerai nell'inquadrare i tuoi prompt, rendendo ChatGPT uno strumento ancora più utile.

ChatGPT è un potente assistente nel tuo viaggio nella scienza dei dati, ma non dovresti affidarti completamente a ChatGPT per realizzare i tuoi progetti. Invece, usalo come assistente e impara fianco a fianco con lui in modo che il tuo set di abilità cresca con il tempo!