ChatGPT pentru oamenii de știință ai datelor: dezlănțuirea statisticilor bazate pe inteligență artificială

Odată cu apariția ChatGPT , persoane fizice și companii din întreaga lume l-au folosit pentru a-și simplifica sarcinile zilnice și pentru a-și crește productivitatea. Scriitorii de conținut îl folosesc pentru a crea schițe pentru sarcinile lor, iar programatorii îl folosesc pentru optimizarea codului. În mod similar, oamenii de știință de date au folosit ChatGPT pentru a face analize mai perspicace prin proiectele lor.

ChatGPT este un instrument puternic pentru oamenii de știință de date, care vă poate îmbunătăți munca și vă poate ajuta să găsiți răspunsuri rapide și precise la o gamă largă de întrebări legate de date. Vă poate eficientiza fluxurile de lucru și vă poate face analizele mai eficiente și mai eficiente.

În acest articol, vom explora modul în care ChatGPT vă poate îmbunătăți setul de abilități în domeniul științei datelor, oferind feedback și sugestii dinamice. Vom acoperi funcțiile cheie, cele mai bune practici și sfaturi valoroase pentru a vă ajuta să profitați la maximum de ChatGPT în proiectele dvs.

Să intrăm în ea!

Cuprins

• ChatGPT pentru Data Science
• Fundamentele ChatGPT – 3 moduri de a-l folosi
  • 1. Manipularea textului
  • 2. Solicitări și răspunsuri
  • 3. Prezentare generală a algoritmului
• 4 Cazuri de utilizare a ChatGPT pentru cercetătorii de date?
  • 1. Preprocesare și ingineria caracteristicilor
    • 1. Gestionarea valorilor lipsă
    • 2. Tratarea variabilelor categoriale
    • 3. Scalare variabile numerice
  • 2. Utilizarea ChatGPT pentru analiza și vizualizarea datelor
• Gânduri finale

ChatGPT pentru Data Science

ChatGPT a câștigat în mod constant popularitate pentru capacitatea sa de a ajuta oamenii de știință de date în sarcinile lor zilnice. Poate înțelege cantități mari de date și poate genera fragmente de cod pentru analize solide.

Ca om de știință a datelor, lucrul cu ChatGPT poate schimba jocul pentru sarcini precum planificarea proiectelor, depanarea codului, optimizarea codului și extragerea datelor.

ChatGPT oferă suport pentru aproape toate limbajele de programare existente, cum ar fi SQL, R și Python. De exemplu, printr-un prompt de cod SQL corect, ChatGPT vă poate ajuta să scrieți cod SQL pentru proiectele dvs. De asemenea, poate traduce Python, descrie regex și poate efectua teste unitare.

Veți găsi ChatGPT util pentru următoarele joburi în domeniul științei datelor:

• Analizarea și rezumarea unor seturi extinse de date

• Crearea de conținut cu indicațiile potrivite pentru știința datelor

• Generarea de perspective din date

• Asistență la preprocesarea datelor

• Furnizarea de exemple de cod pentru sarcini comune

Dacă doriți să vă creșteți productivitatea, ChatGPT este un instrument obligatoriu. Este un dezvoltator de software, un traducător de cod, un optimizator de cod, un antrenor de carieră în știința datelor și un instructor în știința datelor într-un singur pachet!

În secțiunea următoare, vom trece peste elementele fundamentale ale ChatGPT. Acest lucru vă va oferi o idee despre punctele forte și punctele slabe ale chatbot-ului AI.

Fundamentele ChatGPT – 3 moduri de a-l folosi

În această secțiune, veți descoperi capacitățile și caracteristicile de bază ale ChatGPT, care îl fac un instrument de neprețuit pentru oamenii de știință de date.

Înțelegerea acestor elemente fundamentale vă va oferi informații despre modul în care ChatGPT vă poate ajuta în diferite sarcini legate de date.

1. Manipularea textului

ChatGPT funcționează cu date text pentru a crea răspunsuri de tip uman. Ca om de știință a datelor, puteți valorifica puterea ChatGPT pentru a analiza seturi mari de date, a descrie cerințele grafice și a genera informații.

Unele caracteristici importante ale procesării textului includ:

• Tokenizare : Împărțiți textul introdus în bucăți sau simboluri, pe care ChatGPT le procesează apoi.

• Preprocesare : eliminarea cuvintelor stop, stemming și alte tehnici de curățare a textului poate îmbunătăți calitatea analizei.

• Generare text : utilizați modelul de chat pentru a genera text pe baza datelor dvs. sau a unor solicitări specifice.

2. Solicitări și răspunsuri

Solicitările bune vă oferă răspunsuri bune. Solicitările sunt esențiale în ghidarea ChatGPT pentru a oferi informații semnificative. Când lucrați cu date și cod, asigurați-vă că utilizați instrucțiuni detaliate pentru a obține rezultatele dorite.

Am enumerat mai jos câteva sfaturi pentru a scrie sugestii bune:

• Fiți specific în solicitarea dvs.: solicitările clare și detaliate ajută ChatGPT să vă înțeleagă mai bine cerințele. De exemplu, dacă doriți să îl utilizați ca explicator de cod pentru conceptele Python, scrieți un prompt Python care specifică tot ceea ce doriți să învățați.

• Includeți context în solicitarea dvs.: informațiile contextuale ajută ChatGPT să genereze răspunsuri precise.

• Rafinați în mod iterativ solicitarea: dacă răspunsul generat nu este satisfăcător, furnizați feedback și încercați din nou.

Exemple de solicitări pe care le puteți folosi cu ChatGPT ca cercetător de date:

"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. Prezentare generală a algoritmului

ChatGPT este construit pe arhitectura GPT-3.5. Este un model de limbaj avansat dezvoltat de OpenAI care folosește algoritmi de învățare profundă pentru a genera răspunsuri asemănătoare omului.

Unele componente de bază ale ChatGPT de care ar trebui să știți includ următoarele:

• Învățare profundă : ChatGPT utilizează rețele neuronale pentru a procesa și înțelege textul. Aceste rețele neuronale îi permit să genereze răspunsuri relevante.

• Instruire : modelul este instruit pe cantități mari de date text din diverse surse, inclusiv cărți, articole și site-uri web.

• Asistență multilingvă : ca rezultat al instruirii extinse, ChatGPT poate înțelege și genera text în mai multe limbi.

În secțiunea următoare, vom analiza exemple specifice și cazuri de utilizare ale ChatGPT pentru știința datelor.

4 Cazuri de utilizare a ChatGPT pentru cercetătorii de date?

Dacă sunteți un om de știință a datelor, puteți utiliza ChatGPT în mai multe scopuri în proiectele dvs. Veți descoperi că fiecare dintre cazurile de utilizare vă va ajuta să scrieți cod cu cel mai mic efort.

Mai exact, ne vom uita la următoarele cazuri de utilizare ale ChatGPT pentru un cercetător de date:

1. Utilizarea ChatGPT pentru preprocesare și inginerie de caracteristici

2. Utilizarea ChatGPT pentru analiza și vizualizarea datelor

Să intrăm în ea!

1. Preprocesare și ingineria caracteristicilor

Dacă doriți să analizați datele, preprocesarea și ingineria caracteristicilor joacă un rol crucial în pregătirea datelor pentru modelare.

Acest pas al fluxului de lucru al analizei datelor merge mână în mână cu curățarea și transformarea datelor, în care trebuie să faceți modificări datelor pentru a le face potrivite pentru model.

Când îndeplinim sarcinile, ne uităm în principal la următoarele două aspecte:

1. Gestionarea valorilor lipsă și a variabilelor categoriale

2. Scalarea valorilor numerice

Să ne uităm la fiecare separat și să vedem cum poate ajuta ChatGPT.

1. Gestionarea valorilor lipsă

În primul rând, trebuie să evaluați prezența valorilor lipsă în setul dvs. de date.

Există diverse strategii pentru tratarea datelor lipsă, inclusiv:

• Eliminarea înregistrărilor cu valori lipsă

• Imputarea valorilor lipsă cu media, mediana sau modul

• Utilizarea unui model de învățare automată pentru a prezice valorile lipsă

Pentru a genera cod pentru gestionarea valorilor lipsă utilizând ChatGPT, puteți introduce următorul prompt de cod Python în promptul de comandă:

Vreau să acționezi ca un cercetător al datelor. Scrieți cod Python care folosește biblioteca Pandas pentru a citi un fișier CSV numit „data.csv”, verifică orice valoare lipsă în date și apoi completează toate valorile lipsă folosind valoarea medie a coloanei respective.

Când introduceți această solicitare în ChatGPT, acesta va scrie următorul cod Python pentru dvs., inclusiv comentariile la cod:

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)

Să verificăm codul de mai sus pe un set de date!

Mai întâi, vom importa un set de date în Jupyter Notebook folosind biblioteca panda.

Apoi, să verificăm valorile lipsă cu codul oferit de ChatGPT.

Vedem că există unele valori lipsă în setul nostru de date.

Pentru a gestiona valorile lipsă, putem folosi imputați valori lipsă folosind media cu codul furnizat de ChatGPT.

În imaginea de mai sus, puteți vedea că nu mai există valori lipsă din setul nostru de date.

2. Tratarea variabilelor categoriale

Tratarea variabilelor categorice este un alt pas important în timpul preprocesării. Înainte de a implementa un model și de a utiliza rezultatele unui model, ar trebui să codificați variabila țintă într-un format numeric pe care algoritmii de învățare automată îl pot înțelege.

Pentru a face acest lucru, puteți utiliza una dintre următoarele metode:

• Codificare etichetă : atribuie un număr întreg unic fiecărei categorii

• Codificare one-hot : creează coloane binare pentru fiecare categorie

În codificarea etichetei, atribuiți un număr întreg unic fiecărei categorii. Puteți folosi ChatGPT pentru a scrie cod pentru codificarea etichetelor. Următorul prompt vă va oferi codul necesar pentru codificarea etichetei:

Acționați ca instructor de știință a datelor și scrieți un script Python folosind bibliotecile panda și sklearn care creează un DataFrame cu coloanele „Nume”, „Vârsta”, „Sex” și „Profesie”. Apoi, utilizați codificarea etichetei pentru a transforma coloana „Profesie”. După aceea, efectuați o codificare one-hot pe coloana „Profesie”.

Codul de mai sus când este introdus în ChatGPT vă va oferi următorul cod:

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'])

Să verificăm acest cod pe un set de date și să vedem dacă funcționează!

Să presupunem că avem următorul set de date pe care dorim să realizăm codificarea etichetelor și one-hot:

Vedem că Profesia este o variabilă categorică; prin urmare, trebuie să codificăm această variabilă înainte de a implementa un model de învățare automată. Pentru a codifica, putem folosi codul oferit de ChatGPT.

Am atribuit un număr întreg unic fiecăreia dintre categoriile de profesie din setul nostru de date.

Pentru a efectua codificarea etichetelor, putem folosi codul oferit de ChatGPT:

Pe de altă parte, codificarea one-hot creează variabile binare pentru fiecare dintre categoriile de profesie, așa cum se arată în imaginea de mai jos:

Exemplele de mai sus ar trebui să vă ofere o înțelegere a utilizării ChatGPT împreună cu proiectele dvs. de știință a datelor.

Un alt pas comun pe care trebuie să-l facem înainte de a implementa un model de învățare automată este codificarea și scalarea, așa că haideți să vedem cum putem folosi ChatGPt pentru a ajuta un cercetător de date cu codificare și scalare.

3. Scalare variabile numerice

Adesea, atunci când lucrați cu date, s-ar putea să întâlniți numere prea mici sau prea mari. În astfel de cazuri, va trebui să scalați variabilele numerice. Cu metodele de scalare, puteți ajusta variabilele numerice pentru a avea o scară uniformă.

Există două moduri de scalare a variabilelor numerice:

• Scalare min-max : Scală valorile între 0 și 1

• Scalare standard : centrează datele în jurul mediei cu o abatere standard de 1

Să implementăm cele două metode de scalare numerică de mai sus pe un set de date.

Să presupunem că coloana „Vârsta” este variabila noastră numerică pentru scalarea standard și scalarea min-max. Puteți utiliza următorul prompt pentru a genera cod pentru cele două tehnici de scalare de mai sus.

Acționați ca dezvoltator de software și extindeți scriptul Python anterior adăugând scalare standard și scalare min-max pentru coloana „Vârsta” din DataFrame. Utilizați StandardScaler de la sklearn pentru scalarea standard și MinMaxScaler pentru scalarea min-max. Aplicați mai întâi scalarea standard, urmată de scalarea min-max.

ChatGPT vă va oferi un cod similar cu următorul:

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']])

Să implementăm acest cod în setul de date descris. Mai întâi, vom scala variabila noastră de vârstă cu tehnica standard de scalare, după cum se arată mai jos:

În continuare, vom folosi tehnica de scalare min-max pentru a scala variabila noastră de vârstă cu codul dat de ChatGPT:

Acum, datele dvs. sunt gata pentru ingineria caracteristicilor. Acum puteți explora relațiile dintre variabilele din setul de date pentru a crea noi caracteristici și a îmbunătăți performanța modelului.

2. Utilizarea ChatGPT pentru analiza și vizualizarea datelor

În calitate de om de știință a datelor, este esențial să vă începeți proiectele de știință a datelor prin efectuarea unei analize exploratorii a datelor (EDA). În această etapă, vă veți scufunda în profunzime în datele dvs., curățându-le și preprocesându-le pentru a vă pregăti pentru analize ulterioare.

Utilizarea unui model de limbă precum ChatGPT vă poate crește semnificativ productivitatea în timpul EDA. Cu ChatGPT, puteți automatiza sarcini de bază, cum ar fi crearea unui DataFrame panda sau generarea de statistici rezumate. Acest lucru vă permite să vă concentrați pe sarcini mai complexe.

În timpul fazei de explorare a datelor, un cercetător de date ar putea folosi ChatGPT pentru a genera fragmente de cod pentru diferite sarcini, cum ar fi:

• Încărcarea datelor într-un Pandas DataFrame

• Vizualizarea valorilor lipsă și manipularea lor adecvată

• Crearea de histograme, diagrame de dispersie sau alte tipuri de diagrame pentru a explora distribuțiile și relațiile variabile

Să ne uităm la exemple pentru fiecare dintre sarcinile de mai sus!

Vom face EDA pe un set de date cu următoarele coloane: Age, Salary, Experience, Job_Role

Să presupunem că aveți un set de date pe care doriți să îl încărcați în Pandas DataFrame. Puteți utiliza următorul prompt de set de date:

Acționați ca un om de știință de date și scrieți cod Python pentru a vizualiza valorile lipsă din setul de date folosind o hartă termică din biblioteca Seaborn. După aceea, gestionați valorile lipsă, înlocuindu-le cu valoarea medie pentru coloanele numerice și categoria cea mai frecventă pentru coloanele categoriale.

ChatGPT vă va oferi un cod similar cu următorul:

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)

Următorul cod Pandas va vizualiza mai întâi valorile lipsă din setul de date, așa cum se arată mai jos:

Apoi se va ocupa de valorile lipsă, imputându-le cu valorile medii.

Pentru a afla mai multe despre gestionarea valorilor lipsă în Python, urmăriți următorul videoclip:

Pentru a vizualiza datele, puteți da următoarea solicitare ChatGPT:

Acționați ca un cercetător de date și scrieți un script Python pentru a crea o histogramă pentru coloana „Vârsta” din setul de date folosind matplotlib

ChatGPT vă va oferi un cod similar cu următorul:

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

Codul de mai sus va vizualiza coloana de vârstă din setul de date.

Gânduri finale

ChatGPT oferă o valoare excelentă pentru oamenii de știință de date. În primul rând, economisește timp. După cum am văzut, poate genera rapid cod pentru sarcini precum încărcarea datelor, gestionarea valorilor lipsă sau crearea de diagrame. Aceasta înseamnă că vă puteți concentra pe imaginea de ansamblu a proiectului dvs., nu doar asupra detaliilor de codare.

În al doilea rând, este ușor de utilizat. Cheia pentru a profita la maximum de ChatGPT este să înveți să îi pui întrebările potrivite prin inginerie promptă. Pe măsură ce exersați, veți deveni mai buni la încadrarea solicitărilor, făcând ChatGPT un instrument și mai util.

ChatGPT este un asistent puternic în călătoria dvs. în domeniul științei datelor, dar nu ar trebui să vă bazați complet pe ChatGPT pentru realizarea proiectelor dvs. În schimb, folosește-l ca asistent și învață cot la cot cu el, astfel încât setul tău de abilități să crească cu timpul!