ChatGPT para cientistas de dados: liberando insights orientados por IA

Com o advento do ChatGPT , indivíduos e empresas em todo o mundo o usam para simplificar suas tarefas diárias e aumentar sua produtividade. Os escritores de conteúdo o usam para criar esboços para suas tarefas e os programadores o estão usando para otimização de código. Da mesma forma, os cientistas de dados têm usado o ChatGPT para fazer análises mais perspicazes por meio de seus projetos.

O ChatGPT é uma ferramenta poderosa para cientistas de dados que pode aprimorar seu trabalho e ajudá-lo a encontrar respostas rápidas e precisas para uma ampla variedade de perguntas relacionadas a dados. Ele pode agilizar seus fluxos de trabalho e tornar suas análises mais eficientes e eficazes.

Neste artigo, exploraremos como o ChatGPT pode elevar seu conjunto de habilidades em ciência de dados, fornecendo feedback dinâmico e sugestões. Abordaremos os principais recursos, práticas recomendadas e dicas valiosas para ajudá-lo a aproveitar ao máximo o ChatGPT em seus projetos.

Vamos entrar nisso!

Índice

• ChatGPT para Ciência de Dados
• Fundamentos do ChatGPT – 3 Formas de Usar
  • 1. Manipulação de texto
  • 2. Solicitações e respostas
  • 3. Visão geral do algoritmo
• 4 casos de uso do ChatGPT para cientistas de dados?
  • 1. Pré-processamento e engenharia de recursos
    • 1. Lidando com valores ausentes
    • 2. Lidando com variáveis ​​categóricas
    • 3. Escalando Variáveis ​​Numéricas
  • 2. Usando o ChatGPT para análise e visualização de dados
• Pensamentos finais

ChatGPT para Ciência de Dados

O ChatGPT vem ganhando popularidade constantemente por sua capacidade de ajudar os cientistas de dados em suas tarefas diárias. Ele pode entender grandes quantidades de dados e gerar trechos de código para análises robustas.

Como cientista de dados, trabalhar com o ChatGPT pode mudar o jogo para tarefas como planejamento de projetos, depuração de código, otimização de código e mineração de dados.

O ChatGPT oferece suporte para quase todas as linguagens de programação existentes, como SQL, R e Python. Por exemplo, por meio de um prompt de código SQL correto, o ChatGPT pode ajudá-lo a escrever código SQL para seus projetos. Ele também pode traduzir Python, descrever regex e realizar testes de unidade.

Você achará o ChatGPT útil para os seguintes trabalhos de ciência de dados:

• Analisar e resumir extensos conjuntos de dados

• Criação de conteúdo com os prompts de ciência de dados certos

• Gerando insights a partir dos dados

• Auxiliar no pré-processamento de dados

• Fornecendo exemplos de código para tarefas comuns

Se você deseja aumentar sua produtividade, o ChatGPT é uma ferramenta obrigatória. É um desenvolvedor de software, tradutor de código, otimizador de código, treinador de carreira em ciência de dados e instrutor de ciência de dados em um único pacote!

Na próxima seção, veremos os fundamentos do ChatGPT. Isso lhe dará uma ideia dos pontos fortes e fracos do chatbot AI.

Fundamentos do ChatGPT – 3 Formas de Usar

Nesta seção, você descobrirá os principais recursos e recursos do ChatGPT que o tornam uma ferramenta inestimável para cientistas de dados.

A compreensão desses fundamentos fornecerá informações sobre como o ChatGPT pode ajudá-lo em várias tarefas relacionadas a dados.

1. Manipulação de texto

O ChatGPT trabalha com dados de texto para criar respostas semelhantes às humanas. Como cientista de dados, você pode aproveitar o poder do ChatGPT para analisar grandes conjuntos de dados, descrever requisitos de gráficos e gerar insights.

Alguns recursos importantes de manipulação de texto incluem:

• Tokenização : Divida o texto de entrada em blocos ou tokens, que o ChatGPT processa.

• Pré-processamento : a remoção de stop words, lematização e outras técnicas de limpeza textual podem melhorar a qualidade da análise.

• Geração de texto : use o modelo de bate-papo para gerar texto com base em seus dados ou solicitações específicas.

2. Solicitações e respostas

Bons prompts fornecem boas respostas. Os prompts são essenciais para orientar o ChatGPT a fornecer informações significativas. Ao trabalhar com dados e código, certifique-se de empregar prompts detalhados para obter os resultados desejados.

Listamos algumas dicas para escrever bons prompts abaixo:

• Seja específico em seu prompt: prompts claros e detalhados ajudam o ChatGPT a entender melhor seus requisitos. Por exemplo, se você quiser usá-lo como um explicador de código para conceitos do Python, escreva um prompt do Python que especifique tudo o que você deseja aprender.

• Inclua contexto em seu prompt: informações contextuais ajudam o ChatGPT a gerar respostas precisas.

• Refine iterativamente seu prompt: se a resposta gerada não for satisfatória, forneça feedback e tente novamente.

Exemplos de prompts que você pode usar com o ChatGPT como cientista de dados:

"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. Visão geral do algoritmo

ChatGPT é construído na arquitetura GPT-3.5. É um modelo de linguagem avançado desenvolvido pela OpenAI que emprega algoritmos de aprendizado profundo para gerar respostas semelhantes às humanas.

Alguns componentes principais do ChatGPT que você deve conhecer incluem o seguinte:

• Aprendizado profundo : o ChatGPT usa redes neurais para processar e entender o texto. Essas redes neurais permitem gerar respostas relevantes.

• Treinamento : o modelo é treinado em grandes quantidades de dados de texto de várias fontes, incluindo livros, artigos e sites.

• Suporte multilíngue : como resultado de treinamento extensivo, o ChatGPT pode entender e gerar texto em vários idiomas.

Na próxima seção, veremos exemplos específicos e casos de uso do ChatGPT para ciência de dados.

4 casos de uso do ChatGPT para cientistas de dados?

Se você é um cientista de dados, pode usar o ChatGPT para diversas finalidades em seus projetos. Você descobrirá que cada um dos casos de uso o ajudará a escrever código com o mínimo de esforço.

Especificamente, veremos os seguintes casos de uso do ChatGPT para um cientista de dados:

1. Usando o ChatGPT para pré-processamento e engenharia de recursos

2. Usando o ChatGPT para análise e visualização de dados

Vamos entrar nisso!

1. Pré-processamento e engenharia de recursos

Se você deseja analisar dados, o pré-processamento e a engenharia de recursos desempenham um papel crucial na preparação dos dados para modelagem.

Esta etapa do fluxo de trabalho de análise de dados anda de mãos dadas com a limpeza e transformação de dados, onde você deve fazer alterações em seus dados para torná-los adequados ao modelo.

Ao realizar as tarefas, olhamos principalmente para os dois aspectos a seguir:

1. Manipulando valores ausentes e variáveis ​​categóricas

2. Escalar valores numéricos

Vamos analisar cada um separadamente e ver como o ChatGPT pode ajudar.

1. Lidando com valores ausentes

Primeiro, você precisa avaliar a presença de valores ausentes em seu conjunto de dados.

Existem várias estratégias para lidar com dados ausentes, incluindo:

• Removendo os registros com valores ausentes

• Imputar valores ausentes com a média, mediana ou moda

• Usando um modelo de aprendizado de máquina para prever valores ausentes

Para gerar código para lidar com valores ausentes usando ChatGPT, você pode inserir o seguinte prompt de código Python no prompt de comando:

Quero que você atue como um cientista de dados. Escreva o código Python que usa a biblioteca Pandas para ler um arquivo CSV chamado 'data.csv', verifica quaisquer valores ausentes nos dados e, em seguida, preenche quaisquer valores ausentes usando o valor médio da respectiva coluna.

Quando você inserir este prompt no ChatGPT, ele escreverá o seguinte código Python para você, incluindo os comentários do 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)

Vamos verificar o código acima em um conjunto de dados!

Primeiro, importaremos um conjunto de dados para o Jupyter Notebook usando a biblioteca pandas.

Em seguida, vamos verificar se há valores ausentes com o código fornecido pelo ChatGPT.

Vemos que há alguns valores ausentes em nosso conjunto de dados.

Para lidar com os valores ausentes, podemos usar valores ausentes de imputação usando a média com o código fornecido pelo ChatGPT.

Na imagem acima, você pode ver que não há mais nenhum valor ausente em nosso conjunto de dados.

2. Lidando com variáveis ​​categóricas

Lidar com variáveis ​​categóricas é outra etapa importante durante o pré-processamento. Antes de implementar um modelo e usar os resultados de um modelo, você deve codificar sua variável de destino em um formato numérico que os algoritmos de aprendizado de máquina possam entender.

Para fazer isso, você pode usar um dos seguintes métodos:

• Codificação de rótulo : atribui um número inteiro exclusivo a cada categoria

• Codificação one-hot : cria colunas binárias para cada categoria

Na codificação de rótulos, você atribui um número inteiro exclusivo a cada categoria. Você pode usar o ChatGPT para escrever código para codificação de etiquetas. O prompt a seguir fornecerá o código necessário para a codificação do rótulo:

Aja como um instrutor de ciência de dados e escreva um script Python usando as bibliotecas pandas e sklearn que criam um DataFrame com as colunas 'Nome', 'Idade', 'Sexo' e 'Profissão'. Em seguida, use a codificação de rótulo para transformar a coluna 'Profissão'. Depois disso, execute a codificação one-hot na coluna 'Profissão'.

O código acima, quando inserido no ChatGPT, fornecerá o seguinte 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'])

Vamos verificar esse código em um conjunto de dados e ver se funciona!

Suponha que temos o seguinte conjunto de dados no qual queremos executar a codificação de rótulo e one-hot:

Vemos que Profissão é uma variável categórica; portanto, precisamos codificar essa variável antes de implementar um modelo de aprendizado de máquina. Para codificar, podemos usar o código fornecido pelo ChatGPT.

Atribuímos um número inteiro exclusivo a cada uma das categorias de Profissão em nosso conjunto de dados.

Para realizar a codificação do rótulo, podemos usar o código fornecido pelo ChatGPT:

Por outro lado, a codificação one-hot cria variáveis ​​binárias para cada uma das categorias de Profissão, conforme mostrado na imagem abaixo:

Os exemplos acima devem fornecer uma compreensão do uso do ChatGPT junto com seus projetos de ciência de dados.

Outra etapa comum que precisamos executar antes de implementar um modelo de aprendizado de máquina é a codificação e o dimensionamento, então vamos ver como podemos usar o ChatGPt para ajudar um cientista de dados com codificação e dimensionamento.

3. Escalando Variáveis ​​Numéricas

Muitas vezes, ao trabalhar com dados, você pode encontrar números muito pequenos ou muito grandes. Nesses casos, você precisará dimensionar suas variáveis ​​numéricas. Com métodos de escala, você pode ajustar as variáveis ​​numéricas para ter uma escala uniforme.

Existem duas maneiras de escalar variáveis ​​numéricas:

• Escalonamento mínimo-máximo : dimensiona os valores entre 0 e 1

• Escala padrão : centraliza os dados em torno da média com um desvio padrão de 1

Vamos implementar os dois métodos de escala numérica acima em um conjunto de dados.

Suponha que a coluna “Idade” seja nossa variável numérica para dimensionamento padrão e dimensionamento mínimo-máximo. Você pode usar o prompt a seguir para gerar código para as duas técnicas de dimensionamento acima.

Aja como um desenvolvedor de software e estenda o script Python anterior adicionando escala padrão e escala min-max para a coluna 'Idade' no DataFrame. Use o StandardScaler do sklearn para dimensionamento padrão e o MinMaxScaler para dimensionamento mínimo-máximo. Aplique o dimensionamento padrão primeiro, seguido pelo dimensionamento mínimo-máximo.

O ChatGPT fornecerá um código semelhante ao seguinte:

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']])

Vamos implementar esse código em nosso conjunto de dados de descrição. Primeiro, dimensionaremos nossa variável de idade com a técnica de dimensionamento padrão, conforme mostrado abaixo:

Em seguida, usaremos a técnica de escala min-max para escalar nossa variável de idade com o código fornecido pelo ChatGPT:

Agora, seus dados estão prontos para a engenharia de recursos. Agora você pode explorar as relações entre as variáveis ​​em seu conjunto de dados para criar novos recursos e melhorar o desempenho do modelo.

2. Usando o ChatGPT para análise e visualização de dados

Como cientista de dados, é crucial iniciar seus projetos de ciência de dados realizando a Análise Exploratória de Dados (EDA). Nesta etapa, você mergulhará profundamente em seus dados, limpando-os e pré-processando-os para se preparar para análises posteriores.

Utilizar um modelo de linguagem como o ChatGPT pode aumentar significativamente sua produtividade durante o EDA. Com o ChatGPT, você pode automatizar tarefas básicas, como criar um DataFrame do pandas ou gerar estatísticas resumidas. Isso permite que você se concentre em tarefas mais complexas.

Durante a fase de exploração de dados, um cientista de dados pode usar o ChatGPT para gerar trechos de código para várias tarefas, como:

• Carregando os dados em um DataFrame pandas

• Visualizando valores ausentes e lidando com eles adequadamente

• Criação de histogramas, gráficos de dispersão ou outros tipos de gráficos para explorar distribuições e relacionamentos variáveis

Vejamos exemplos de cada uma das tarefas acima!

Faremos EDA em um conjunto de dados com as seguintes colunas: Age, Salary, Experience, Job_Role

Suponha que você tenha um conjunto de dados que deseja carregar no DataFrame do pandas. Você pode usar o seguinte prompt de conjunto de dados:

Aja como um cientista de dados e escreva o código Python para visualizar os valores ausentes no conjunto de dados usando um mapa de calor da biblioteca Seaborn. Depois disso, lide com os valores ausentes substituindo-os pelo valor médio para colunas numéricas e a categoria mais frequente para colunas categóricas.

O ChatGPT fornecerá um código semelhante ao seguinte:

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)

O código pandas a seguir visualizará primeiro os valores ausentes em seu conjunto de dados, conforme mostrado abaixo:

Em seguida, ele manipulará os valores ausentes imputando-os com os valores médios.

Para saber mais sobre como lidar com valores ausentes em Python, confira o vídeo a seguir:

Para visualizar os dados, você pode fornecer o seguinte prompt ao ChatGPT:

Atuar como um cientista de dados e escrever um script Python para criar um histograma para a coluna 'Idade' no conjunto de dados usando matplotlib

O ChatGPT fornecerá um código semelhante ao seguinte:

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

O código acima visualizará a coluna de idade no conjunto de dados.

Pensamentos finais

O ChatGPT oferece grande valor para cientistas de dados. Em primeiro lugar, economiza tempo. Como vimos, ele pode gerar código rapidamente para tarefas como carregamento de dados, tratamento de valores ausentes ou criação de gráficos. Isso significa que você pode se concentrar no quadro geral do seu projeto, não apenas nos detalhes da codificação.

Em segundo lugar, é fácil de usar. A chave para tirar o máximo proveito do ChatGPT é aprender a fazer as perguntas certas por meio de engenharia imediata. À medida que praticar, você ficará melhor em enquadrar seus prompts, tornando o ChatGPT uma ferramenta ainda mais útil.

O ChatGPT é um assistente poderoso em sua jornada de ciência de dados, mas você não deve confiar totalmente no ChatGPT para realizar seus projetos. Em vez disso, use-o como um assistente e aprenda lado a lado com ele para que seu conjunto de habilidades cresça com o tempo!