データ サイエンティスト向け ChatGPT: AI 主導の洞察を解き放つ

ChatGPTの登場により、世界中の個人や企業が日常業務を簡素化し、生産性を向上させるために ChatGPT を使用しています。コンテンツ ライターはタスクの概要を考えるためにこれを使用し、プログラマーはコードの最適化にそれを使用します。同様に、データ サイエンティストは ChatGPT を使用して、プロジェクトを通じてより洞察に富んだ分析を行っています。

ChatGPT は、データ サイエンティストにとって強力なツールであり、作業を強化し、データ関連の幅広い質問に対する迅速かつ正確な答えを見つけるのに役立ちます。ワークフローを合理化し、分析をより効率的かつ効果的に行うことができます。

この記事では、ChatGPT が動的なフィードバックと提案を提供することで、データ サイエンスのスキル セットを向上させる方法を検討します。プロジェクトで ChatGPT を最大限に活用するために役立つ主要な機能、ベスト プラクティス、貴重なヒントについて説明します。

さあ、始めましょう！

目次

• データサイエンスのためのChatGPT
• ChatGPT の基礎 – 3 つの使用方法
  • 1. テキストの処理
  • 2. プロンプトと応答
  • 3. アルゴリズムの概要
• データ サイエンティスト向けの ChatGPT の 4 つの使用例?
  • 1. 前処理と特徴エンジニアリング
    • 1. 欠損値の処理
    • 2. カテゴリ変数の扱い
    • 3. 数値変数のスケーリング
  • 2. ChatGPT を使用したデータ分析と視覚化
• 最終的な考え

データサイエンスのためのChatGPT

ChatGPT は、データ サイエンティストの日常業務を支援する機能により、着実に人気を集めています。大量のデータを理解し、堅牢な分析のためのコード スニペットを生成できます。

データ サイエンティストとして、ChatGPT を使用することは、プロジェクト計画、コードのデバッグ、コードの最適化、データ マイニングなどのタスクに大きな変革をもたらす可能性があります。

ChatGPT は、SQL、R、Python など、世の中のほぼすべてのプログラミング言語のサポートを提供します。たとえば、ChatGPT は、正しい SQL コード プロンプトを通じて、プロジェクトの SQL コードを作成するのに役立ちます。また、Python を翻訳し、 regex を記述し、単体テストを実行することもできます。

ChatGPT は、次のデータ サイエンスの仕事に役立ちます。

• 広範なデータセットの分析と要約

• 適切なデータサイエンスプロンプトを使用したコンテンツ作成

• データから洞察を生成する

• データの前処理の支援

• 一般的なタスクのコード例を提供する

生産性の向上を目指している場合、ChatGPT は必須のツールです。ソフトウェア開発者、コード変換者、コード オプティマイザー、データ サイエンス キャリア コー​​チ、データ サイエンス インストラクターが 1 つのパッケージになっています。

次のセクションでは、ChatGPT の基礎について説明します。これにより、AI チャットボットの長所と短所がわかります。

ChatGPT の基礎 – 3 つの使用方法

このセクションでは、ChatGPT をデータ サイエンティストにとって貴重なツールにするコア機能と特徴について説明します。

これらの基本を理解すると、ChatGPT がさまざまなデータ関連のタスクをどのように支援できるかがわかります。

1. テキストの処理

ChatGPT はテキスト データを操作して人間のような応答を作成します。データ サイエンティストは、ChatGPT の機能を活用して、大規模なデータセットを分析し、グラフの要件を記述し、洞察を生成できます。

テキスト処理の重要な機能には次のようなものがあります。

• トークン化: 入力テキストをチャンクまたはトークンに分割し、ChatGPT が処理します。

• 前処理: ストップ ワード、ステミング、その他のテキスト クレンジング技術を削除すると、分析の品質が向上します。

• テキスト生成: チャット モデルを使用して、データまたは特定のプロンプトに基づいてテキストを生成します。

2. プロンプトと応答

適切なプロンプトからは適切な応答が得られます。プロンプトは、 ChatGPT が意味のある情報を提供できるようにするために不可欠です。データとコードを操作するときは、望ましい結果を得るために詳細なプロンプトを使用するようにしてください。

適切なプロンプトを作成するためのヒントを以下に示します。

• プロンプトは具体的にする:明確で詳細なプロンプトは、ChatGPT が要件をよりよく理解するのに役立ちます。たとえば、Python の概念のコード説明として使用する場合は、学習したい内容をすべて指定した Python プロンプトを作成します。

• プロンプトにコンテキストを含める:コンテキスト情報は、ChatGPT が正確な応答を生成するのに役立ちます。

• プロンプトを繰り返し調整します。生成された応答が満足のいくものでない場合は、フィードバックを提供して、もう一度試してください。

データ サイエンティストが ChatGPT で使用できるプロンプトの例:

"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. アルゴリズムの概要

ChatGPT は GPT-3.5 アーキテクチャに基づいて構築されています。これはOpenAIによって開発された高度な言語モデルであり、深層学習アルゴリズムを採用して人間のような応答を生成します。

知っておくべき ChatGPT のコア コンポーネントには次のようなものがあります。

• ディープ ラーニング: ChatGPT はニューラル ネットワークを使用してテキストを処理し、理解します。これらのニューラル ネットワークにより、関連する応答を生成できるようになります。

• トレーニング: モデルは、書籍、記事、Web サイトなどのさまざまなソースからの膨大な量のテキスト データでトレーニングされます。

• 多言語サポート: 広範なトレーニングの結果、ChatGPT は複数の言語でテキストを理解して生成できます。

次のセクションでは、データ サイエンスにおける ChatGPT の具体的な例と使用例を見ていきます。

データ サイエンティスト向けの ChatGPT の 4 つの使用例?

データ サイエンティストの場合は、プロジェクト内のさまざまな目的で ChatGPT を使用できます。それぞれの使用例は、最小限の労力でコードを作成するのに役立つことがわかります。

具体的には、データ サイエンティスト向けの ChatGPT の次の使用例を見ていきます。

1. ChatGPT を前処理と特徴エンジニアリングに使用する

2. ChatGPT を使用したデータ分析とデータ視覚化

さあ、始めましょう！

1. 前処理と特徴エンジニアリング

データを分析する場合、前処理と特徴エンジニアリングは、モデリング用のデータを準備する上で重要な役割を果たします。

データ分析ワークフローのこのステップは、データのクリーニングと変換と密接に関連しており、データをモデルに適したものにするためにデータに変更を加える必要があります。

タスクを実行するときは、主に次の 2 つの側面に注目します。

1. 欠損値とカテゴリ変数の処理

2. スケーリング数値

それぞれを個別に見て、ChatGPT がどのように役立つかを見てみましょう。

1. 欠損値の処理

まず、データセット内の欠損値の存在を評価する必要があります。

欠損データに対処するには、次のようなさまざまな戦略があります。

• 欠損値のあるレコードの削除

• 欠損値を平均値、中央値、または最頻値で代入する

• 機械学習モデルを使用して欠損値を予測する

ChatGPT を使用して欠損値を処理するコードを生成するには、コマンド プロンプトに次の Python コード プロンプトを入力します。

データサイエンティストとして活躍してほしい。Pandas ライブラリを使用して「data.csv」という CSV ファイルを読み取り、データ内の欠損値をチェックし、各列の平均値を使用して欠損値を埋める Python コードを作成します。

ChatGPT にこのプロンプトを入力すると、コード コメントを含む次のPythonコードが書き込まれます。

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)

データセットで上記のコードを確認してみましょう。

まず、pandas ライブラリを使用してデータセットを Jupyter Notebook にインポートします。

次に、ChatGPT が提供するコードを使用して欠損値を確認してみましょう。

データセットには欠損値がいくつかあることがわかります。

欠損値を処理するには、ChatGPT が提供するコードで平均を使用して欠損値を補完します。

上の画像では、データセットに欠損値がなくなっていることがわかります。

2. カテゴリ変数の扱い

カテゴリ変数の処理は、前処理中のもう 1 つの重要なステップです。モデルを実装してモデルの結果を使用する前に、ターゲット変数を機械学習アルゴリズムが理解できる数値形式にエンコードする必要があります。

これを行うには、次のいずれかの方法を使用できます。

• ラベルエンコーディング: 各カテゴリに一意の整数を��り当てます。

• ワンホットエンコーディング: カテゴリごとにバイナリ列を作成します

ラベル エンコードでは、各カテゴリに一意の整数を割り当てます。ChatGPT を使用して、ラベル エンコーディングのコードを作成できます。次のプロンプトでは、ラベル エンコーディングに必要なコードが表示されます。

データ サイエンスのインストラクターとして、pandas ライブラリと sklearn ライブラリを使用して、「名前」、「年齢」、「性別」、「職業」列を含むデータフレームを作成する Python スクリプトを作成します。次に、ラベル エンコーディングを使用して「職業」列を変換します。その後、「職業」列でワンホットエンコーディングを実行します。

上記のコードを ChatGPT に入力すると、次のコードが得られます。

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'])

このコードをデータセットでチェックして、機能するかどうかを確認してみましょう。

ラベルとワンホット エンコーディングを実行する次のデータセットがあるとします。

職業がカテゴリ変数であることがわかります。したがって、機械学習モデルを実装する前に、この変数をエンコードする必要があります。エンコードするには、ChatGPT が提供するコードを使用できます。

データセット内の各職業カテゴリに一意の整数を割り当てました。

ラベル エンコーディングを実行するには、ChatGPT によって提供されるコードを使用できます。

一方、ワンホット エンコーディングでは、以下の図に示すように、職業カテゴリごとにバイナリ変数が作成されます。

上記の例は、データ サイエンス プロジェクトで ChatGPT を使用する方法を理解するのに役立ちます。

機械学習モデルを実装する前に実行する必要があるもう 1 つの一般的な手順はエンコードとスケーリングです。そこで、ChatGPt を使用してデータ サイエンティストのエンコードとスケーリングを支援する方法を見てみましょう。

3. 数値変数のスケーリング

データを操作していると、小さすぎる数値や大きすぎる数値に遭遇することがよくあります。このような場合は、数値変数をスケーリングする必要があります。スケーリング方法を使用すると、数値変数を調整してスケールを均一にすることができます。

数値変数をスケーリングするには 2 つの方法があります。

• 最小-最大スケーリング: 値を 0 と 1 の間でスケーリングします。

• 標準スケーリング: 標準偏差 1 でデータを平均値付近に集中させます。

上記の 2 つの数値スケーリング方法をデータセットに実装してみましょう。

「年齢」列が標準スケーリングと最小-最大スケーリングの数値変数であると仮定します。次のプロンプトを使用して、上記の 2 つのスケーリング手法のコードを生成できます。

ソフトウェア開発者として、DataFrame の「Age」列に標準スケーリングと最小最大スケーリングを追加して、前の Python スクリプトを拡張します。標準スケーリングには sklearn の StandardScaler を使用し、最小-最大スケーリングには MinMaxScaler を使用します。最初に標準スケーリングを適用し、次に最小-最大スケーリングを適用します。

ChatGPT では、次のようなコードが表示されます。

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']])

このコードを記述データセットに実装してみましょう。まず、以下に示すように、標準のスケーリング手法を使用して年齢変数をスケーリングします。

次に、最小-最大スケーリング手法を使用して、ChatGPT で指定されたコードで年齢変数をスケーリングします。

これで、データを特徴エンジニアリングする準備が整いました。データセット内の変数間の関係を調査して、新しい特徴を作​​成し、モデルのパフォーマンスを向上させることができるようになりました。

2. ChatGPT を使用したデータ分析と視覚化

データ サイエンティストとして、探索的データ分析(EDA) を実行してデータ サイエンス プロジェクトを開始することが重要です。この段階では、データを詳しく調査し、データのクリーニングと前処理を行って、さらなる分析に備えます。

ChatGPT のような言語モデルを利用すると、EDA 中の生産性を大幅に向上させることができます。ChatGPT を使用すると、pandas DataFrame の作成や要約統計の生成などの基本的なタスクを自動化できます。これにより、より複雑なタスクに集中できるようになります。

データ探索フェーズ中に、データ サイエンティストは ChatGPT を使用して、次のようなさまざまなタスクのコード スニペットを生成できます。

• データをパンダ DataFrame にロードする

• 欠損値を視覚化し、それらを適切に処理する

• ヒストグラム、散布図、またはその他のタイプのプロットを作成して、変数の分布と関係を調査する

上記の各タスクの例を見てみましょう。

次の列を含むデータセットに対して EDA を実行します: Age、Salary、Experience、Job_Role

pandas DataFrame にロードしたいデータセットがあるとします。次のデータセット プロンプトを使用できます。

データ サイエンティストとして行動し、Seaborn ライブラリのヒートマップを使用してデータセット内の欠損値を視覚化する Python コードを作成します。その後、欠損値を数値列の場合は平均値、カテゴリ列の場合は最頻値カテゴリに置き換えて処理します。

ChatGPT では、次のようなコードが表示されます。

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)

次のパンダ コードは、以下に示すように、まずデータセット内の欠損値を視覚化します。

次に、欠損値に平均値を代入することで欠損値を処理します。

Python での欠損値の処理の詳細については、次のビデオをご覧ください。

データを視覚化するには、 ChatGPT に次のプロンプトを与えることができます。

データ サイエンティストとして行動し、matplotlib を使用してデータセット内の「年齢」列のヒストグラムを作成する Python スクリプトを作成します。

ChatGPT では、次のようなコードが得られます。

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

上記のコードは、データセット内の年齢列を視覚化します。

最終的な考え

ChatGPT はデータ サイエンティストに大きな価値を提供します。まず、時間が節約されます。これまで見てきたように、データの読み込み、欠損値の処理、プロットの作成などのタスク用のコードを迅速に生成できます。これは、コーディングの詳細だけでなく、プロジェクトの全体像に集中できることを意味します。

第二に、使いやすいです。ChatGPT を最大限に活用するための鍵は、迅速なエンジニアリングを通じて ChatGPT に適切な質問をする方法を学ぶことです。練習すると、プロンプトの構成が上手になり、ChatGPT がさらに便利なツールになります。

ChatGPT はデータ サイエンスの取り組みにおける強力なアシスタントですが、プロジェクトの実行において ChatGPT に完全に依存すべきではありません。代わりに、それをアシスタントとして使用し、それと並行して学習して、時間の経過とともにスキルセットを成長させてください。