ChatGPT voor datawetenschappers: AI-gestuurde inzichten ontketenen

Met de komst van ChatGPT gebruiken individuen en bedrijven over de hele wereld het om hun dagelijkse taken te vereenvoudigen en hun productiviteit te verhogen. Inhoudschrijvers gebruiken het om contouren voor hun taken te bedenken en programmeurs gebruiken het voor code-optimalisatie. Evenzo gebruiken datawetenschappers ChatGPT om via hun projecten meer inzichtelijke analyses te maken.

ChatGPT is een krachtig hulpmiddel voor datawetenschappers dat uw werk kan verbeteren en u kan helpen snelle, nauwkeurige antwoorden te vinden op een breed scala aan datagerelateerde vragen. Het kan uw workflows stroomlijnen en uw analyses efficiënter en effectiever maken.

In dit artikel onderzoeken we hoe ChatGPT uw vaardigheden op het gebied van datawetenschap kan verbeteren door dynamische feedback en suggesties te geven. We behandelen de belangrijkste functies, praktische tips en waardevolle tips om u te helpen het meeste uit ChatGPT te halen in uw projecten.

Laten we erop ingaan!

Inhoudsopgave

• ChatGPT voor gegevenswetenschap
• Basisprincipes van ChatGPT - 3 manieren om het te gebruiken
  • 1. Tekstverwerking
  • 2. Prompts en reacties
  • 3. Algoritme-overzicht
• 4 Use Cases van ChatGPT voor datawetenschappers?
  • 1. Voorbewerking en Feature Engineering
    • 1. Omgaan met ontbrekende waarden
    • 2. Omgaan met categorische variabelen
    • 3. Numerieke variabelen schalen
  • 2. ChatGPT gebruiken voor gegevensanalyse en visualisatie
• Laatste gedachten

ChatGPT voor gegevenswetenschap

ChatGPT wint gestaag aan populariteit vanwege het vermogen om datawetenschappers te helpen bij hun dagelijkse taken. Het kan grote hoeveelheden gegevens begrijpen en codefragmenten genereren voor robuuste analyses.

Als datawetenschapper kan het werken met ChatGPT een game changer zijn voor taken als projectplanning, code debugging, code-optimalisatie en datamining.

ChatGPT biedt ondersteuning voor bijna alle programmeertalen die er zijn, zoals SQL, R en Python. Via een correcte SQL-codeprompt kan ChatGPT u bijvoorbeeld helpen bij het schrijven van SQL-code voor uw projecten. Het kan ook Python vertalen, regex beschrijven en unit-tests uitvoeren.

U zult ChatGPT nuttig vinden voor de volgende data science-taken:

• Analyseren en samenvatten van uitgebreide datasets

• Contentcreatie met de juiste data science-vragen

• Inzichten genereren uit de data

• Assisteren bij het voorbewerken van gegevens

• Het verstrekken van codevoorbeelden voor veelvoorkomende taken

Als u uw productiviteit wilt verhogen, is ChatGPT een onmisbare tool. Het is een softwareontwikkelaar, codevertaler, code-optimizer, data science-carrièrecoach en data science-instructeur in één pakket!

In het volgende gedeelte gaan we in op de basisprincipes van ChatGPT. Dit geeft je een idee van de sterke en zwakke punten van de AI-chatbot.

Basisprincipes van ChatGPT - 3 manieren om het te gebruiken

In dit gedeelte ontdekt u de belangrijkste mogelijkheden en functies van ChatGPT, waardoor het een onschatbare tool is voor datawetenschappers.

Als u deze grondbeginselen begrijpt, krijgt u inzicht in hoe ChatGPT u kan helpen bij verschillende gegevensgerelateerde taken.

1. Tekstverwerking

ChatGPT werkt met tekstgegevens om mensachtige reacties te creëren. Als datawetenschapper kun je de kracht van ChatGPT benutten om grote datasets te analyseren, vereisten voor grafieken te beschrijven en inzichten te genereren.

Enkele belangrijke kenmerken van tekstverwerking zijn:

• Tokenisatie : Splits invoertekst op in brokken of tokens, die ChatGPT vervolgens verwerkt.

• Voorverwerking : het verwijderen van stopwoorden, stamwoorden en andere tekstuele opschoningstechnieken kan de kwaliteit van de analyse verbeteren.

• Tekstgeneratie : gebruik het chatmodel om tekst te genereren op basis van uw gegevens of specifieke prompts.

2. Prompts en reacties

Goede prompts zorgen voor goede reacties. Prompts zijn essentieel om ChatGPT te begeleiden om zinvolle informatie te verstrekken. Zorg er bij het werken met gegevens en code voor dat u gedetailleerde aanwijzingen gebruikt om de gewenste resultaten te verkrijgen.

Hieronder vindt u enkele tips voor het schrijven van goede prompts:

• Wees specifiek in uw prompt: duidelijke en gedetailleerde prompts helpen ChatGPT uw vereisten beter te begrijpen. Als je het bijvoorbeeld wilt gebruiken als code-uitleg voor Python-concepten, schrijf dan een Python-prompt die alles specificeert wat je wilt leren.

• Voeg context toe aan uw prompt: contextuele informatie helpt ChatGPT nauwkeurige antwoorden te genereren.

• Verfijn uw prompt iteratief: als het gegenereerde antwoord niet bevredigend is, geeft u feedback en probeert u het opnieuw.

Voorbeelden van prompts die u als datawetenschapper kunt gebruiken met ChatGPT:

"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. Algoritme-overzicht

ChatGPT is gebouwd op de GPT-3.5-architectuur. Het is een geavanceerd taalmodel ontwikkeld door OpenAI dat gebruik maakt van deep learning-algoritmen om mensachtige reacties te genereren.

Enkele kerncomponenten van ChatGPT waarvan u op de hoogte moet zijn, zijn de volgende:

• Diep leren : ChatGPT gebruikt neurale netwerken om de tekst te verwerken en te begrijpen. Deze neurale netwerken stellen het in staat om relevante antwoorden te genereren.

• Training : het model is getraind op grote hoeveelheden tekstgegevens uit verschillende bronnen, waaronder boeken, artikelen en websites.

• Meertalige ondersteuning : dankzij uitgebreide training kan ChatGPT tekst in meerdere talen begrijpen en genereren.

In het volgende gedeelte bekijken we specifieke voorbeelden en use-cases van ChatGPT voor datawetenschap.

4 Use Cases van ChatGPT voor datawetenschappers?

Als u een datawetenschapper bent, kunt u ChatGPT voor verschillende doeleinden in uw projecten gebruiken. U zult merken dat elk van de use-cases u zal helpen code te schrijven met de minste inspanning.

We zullen met name kijken naar de volgende use-cases van ChatGPT voor een datawetenschapper:

1. ChatGPT gebruiken voor preprocessing en feature engineering

2. ChatGPT gebruiken voor data-analyse en datavisualisatie

Laten we erop ingaan!

1. Voorbewerking en Feature Engineering

Als u gegevens wilt analyseren, spelen preprocessing en feature engineering een cruciale rol bij het voorbereiden van de gegevens voor modellering.

Deze stap van de workflow voor gegevensanalyse gaat hand in hand met het opschonen en transformeren van gegevens, waarbij u wijzigingen in uw gegevens moet aanbrengen om deze geschikt te maken voor het model.

Bij het uitvoeren van de taken kijken we vooral naar de volgende twee aspecten:

1. Omgaan met ontbrekende waarden en categorische variabelen

2. Numerieke waarden schalen

Laten we ze allemaal afzonderlijk bekijken en kijken hoe ChatGPT kan helpen.

1. Omgaan met ontbrekende waarden

Eerst moet u de aanwezigheid van ontbrekende waarden in uw dataset beoordelen.

Er zijn verschillende strategieën om met ontbrekende gegevens om te gaan, waaronder:

• De records met ontbrekende waarden verwijderen

• Ontbrekende waarden toerekenen met het gemiddelde, de mediaan of de modus

• Een machine learning-model gebruiken om ontbrekende waarden te voorspellen

Om code te genereren voor het afhandelen van ontbrekende waarden met behulp van ChatGPT, kunt u de volgende Python-codeprompt invoeren in de opdrachtprompt:

Ik wil dat je optreedt als datawetenschapper. Schrijf Python-code die de Pandas-bibliotheek gebruikt om een ​​CSV-bestand met de naam 'data.csv' te lezen, controleert op ontbrekende waarden in de gegevens en vul vervolgens eventuele ontbrekende waarden in met behulp van de gemiddelde waarde van de respectieve kolom.

Wanneer u deze prompt invoert in ChatGPT, zal het de volgende Python- code voor u schrijven , inclusief de codecommentaar:

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)

Laten we de bovenstaande code eens bekijken op een dataset!

Eerst importeren we een dataset in Jupyter Notebook met behulp van de panda's-bibliotheek.

Laten we vervolgens controleren op ontbrekende waarden met de code van ChatGPT.

We zien dat er enkele ontbrekende waarden in onze dataset zijn.

Om met de ontbrekende waarden om te gaan, kunnen we ontbrekende waarden imputeren met behulp van het gemiddelde met de code van ChatGPT.

In de bovenstaande afbeelding kunt u zien dat er geen ontbrekende waarden meer zijn in onze dataset.

2. Omgaan met categorische variabelen

Omgaan met categorische variabelen is een andere belangrijke stap tijdens de voorbewerking. Voordat u een model implementeert en de resultaten van een model gebruikt, moet u uw doelvariabele coderen in een numerieke indeling die algoritmen voor machine learning kunnen begrijpen.

Om dit te doen, kunt u een van de volgende methoden gebruiken:

• Labelcodering : Wijst een uniek geheel getal toe aan elke categorie

• One-hot codering : maakt binaire kolommen voor elke categorie

Bij labelcodering wijst u een uniek geheel getal toe aan elke categorie. U kunt ChatGPT gebruiken voor het schrijven van code voor labelcodering. De volgende prompt geeft u de vereiste code voor labelcodering:

Treed op als data science-instructeur en schrijf een Python-script met behulp van de panda's en sklearn-bibliotheken die een DataFrame creëren met de kolommen 'Naam', 'Leeftijd', 'Geslacht' en 'Beroep'. Gebruik vervolgens labelcodering om de kolom 'Beroep' te transformeren. Voer daarna one-hot codering uit op de kolom 'Beroep'.

Als de bovenstaande code wordt ingevoerd in ChatGPT, krijgt u de volgende 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'])

Laten we deze code eens bekijken op een dataset en kijken of het werkt!

Stel dat we de volgende dataset hebben waarop we label en one-hot codering willen uitvoeren:

We zien dat Beroep een categorische variabele is; daarom moeten we deze variabele coderen voordat we een machine learning-model implementeren. Om te coderen kunnen we de code van ChatGPT gebruiken.

We hebben een uniek geheel getal toegewezen aan elk van de beroepscategorieën in onze dataset.

Om labelcodering uit te voeren, kunnen we de code van ChatGPT gebruiken:

Aan de andere kant creëert one-hot codering binaire variabelen voor elk van de beroepscategorieën, zoals weergegeven in de onderstaande afbeelding:

De bovenstaande voorbeelden zouden u inzicht moeten geven in het gebruik van ChatGPT in combinatie met uw data science-projecten.

Een andere veelvoorkomende stap die we moeten uitvoeren voordat we een machine learning-model implementeren, is coderen en schalen. Laten we dus eens kijken hoe we ChatGPt kunnen gebruiken om een ​​datawetenschapper te helpen met coderen en schalen.

3. Numerieke variabelen schalen

Wanneer u met gegevens werkt, kunt u vaak getallen tegenkomen die te klein of te groot zijn. In dergelijke gevallen moet u uw numerieke variabelen schalen. Met schaalmethoden kunt u de numerieke variabelen aanpassen om een ​​uniforme schaal te krijgen.

Er zijn twee manieren om numerieke variabelen te schalen:

• Min-max schaling : Schaalt de waarden tussen 0 en 1

• Standaardschaling : centreert de gegevens rond het gemiddelde met een standaarddeviatie van 1

Laten we de bovenstaande twee numerieke schalingsmethoden implementeren op een dataset.

Stel dat de kolom 'Leeftijd' onze numerieke variabele is voor standaardschaling en min-maxschaling. U kunt de volgende prompt gebruiken om code te genereren voor de bovenstaande twee schaaltechnieken.

Treed op als softwareontwikkelaar en breid het voorgaande Python-script uit door standaardschaling en min-max-schaling toe te voegen voor de kolom 'Leeftijd' in het DataFrame. Gebruik StandardScaler van sklearn voor standaard schaling en MinMaxScaler voor min-max schaling. Pas eerst standaard schaling toe, gevolgd door min-max schaling.

ChatGPT geeft je een code die lijkt op het volgende:

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']])

Laten we deze code implementeren in onze dataset beschrijven. Eerst schalen we onze leeftijdsvariabele met de standaard schaaltechniek, zoals hieronder weergegeven:

Vervolgens gebruiken we de min-max-schaaltechniek om onze leeftijdsvariabele te schalen met de code van ChatGPT:

Nu zijn uw gegevens klaar voor feature-engineering. U kunt nu de relaties tussen de variabelen in uw dataset verkennen om nieuwe functies te creëren en de modelprestaties te verbeteren.

2. ChatGPT gebruiken voor gegevensanalyse en visualisatie

Als datawetenschapper is het van cruciaal belang om uw datawetenschapsprojecten te beginnen met het uitvoeren van verkennende data-analyse (EDA). In deze fase duikt u diep in uw gegevens, waarbij u deze opschoont en voorbewerkt om u voor te bereiden op verdere analyse.

Het gebruik van een taalmodel zoals ChatGPT kan uw productiviteit tijdens EDA aanzienlijk verhogen. Met ChatGPT kunt u basistaken automatiseren, zoals het maken van een panda's DataFrame of het genereren van overzichtsstatistieken. Hierdoor kunt u zich concentreren op complexere taken.

Tijdens de gegevensverkenningsfase kan een gegevenswetenschapper ChatGPT gebruiken om codefragmenten te genereren voor verschillende taken, zoals:

• De gegevens laden in een pandas DataFrame

• Missende waarden visualiseren en er op de juiste manier mee omgaan

• Histogrammen, scatterplots of andere soorten plots maken om variabele distributies en relaties te onderzoeken

Laten we eens kijken naar voorbeelden van elk van de bovenstaande taken!

We doen EDA op een dataset met de volgende kolommen: Leeftijd, Salaris, Ervaring, Job_Role

Stel dat u een dataset heeft die u in uw panda's DataFrame wilt laden. U kunt de volgende gegevenssetprompt gebruiken:

Treed op als datawetenschapper en schrijf Python-code om de ontbrekende waarden in de dataset te visualiseren met behulp van een heatmap uit de Seaborn-bibliotheek. Verwerk daarna de ontbrekende waarden door ze te vervangen door de gemiddelde waarde voor numerieke kolommen en de meest voorkomende categorie voor categorische kolommen.

ChatGPT geeft je een code die lijkt op het volgende:

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)

De volgende panda-code zal eerst de ontbrekende waarden in uw dataset visualiseren, zoals hieronder weergegeven:

Vervolgens zal het de ontbrekende waarden afhandelen door ze te imputeren met de gemiddelde waarden.

Bekijk de volgende video voor meer informatie over het omgaan met ontbrekende waarden in Python:

Om gegevens te visualiseren, kunt u de volgende prompt aan ChatGPT geven:

Treed op als datawetenschapper en schrijf een Python-script om een ​​histogram te maken voor de kolom 'Leeftijd' in de dataset met behulp van matplotlib

ChatGPT geeft je code die lijkt op het volgende:

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

De bovenstaande code visualiseert de leeftijdskolom in de dataset.

Laatste gedachten

ChatGPT biedt grote waarde voor datawetenschappers. Ten eerste scheelt het tijd. Zoals we hebben gezien, kan het snel code genereren voor taken zoals het laden van gegevens, het verwerken van ontbrekende waarden of het maken van plots. Dit betekent dat u zich kunt concentreren op het grotere geheel van uw project, niet alleen op de coderingsdetails.

Ten tweede is het gemakkelijk te gebruiken. De sleutel om het meeste uit ChatGPT te halen, is leren de juiste vragen te stellen door middel van snelle engineering. Terwijl u oefent, wordt u beter in het formuleren van uw aanwijzingen, waardoor ChatGPT een nog nuttiger hulpmiddel wordt.

ChatGPT is een krachtige assistent in uw data science-reis, maar u moet niet volledig op ChatGPT vertrouwen voor het uitvoeren van uw projecten. Gebruik het in plaats daarvan als een assistent en leer er zij aan zij mee, zodat je vaardigheden met de tijd groeien!