Veri Bilim İnsanları İçin ChatGPT: Yapay Zeka Destekli İçgörüleri Ortaya Çıkarma

ChatGPT'nin ortaya çıkışıyla , dünya çapındaki bireyler ve işletmeler, günlük görevlerini basitleştirmek ve üretkenliklerini artırmak için onu kullanıyor. İçerik yazarları, görevlerinin ana hatlarını bulmak için kullanır ve programcılar kod optimizasyonu için kullanır. Benzer şekilde, veri bilimcileri de projeleri aracılığıyla daha içgörülü analizler yapmak için ChatGPT'yi kullanıyor.

ChatGPT, çalışmanızı iyileştirebilecek ve verilerle ilgili çok çeşitli sorulara hızlı, doğru yanıtlar bulmanıza yardımcı olabilecek, veri bilimciler için güçlü bir araçtır. İş akışlarınızı kolaylaştırabilir ve analizlerinizi daha verimli ve etkili hale getirebilir.

Bu makalede, ChatGPT'nin dinamik geri bildirim ve öneriler sağlayarak veri bilimi becerilerinizi nasıl yükseltebileceğini keşfedeceğiz. Projelerinizde ChatGPT'den en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olacak temel özellikleri, en iyi uygulamaları ve değerli ipuçlarını ele alacağız.

Hadi başlayalım!

İçindekiler

• Veri Bilimi için ChatGPT
• ChatGPT'nin Temelleri – Kullanmanın 3 Yolu
  • 1. Metin İşleme
  • 2. İstemler ve Yanıtlar
  • 3. Algoritmaya Genel Bakış
• Veri Bilimciler için ChatGPT'nin 4 Kullanım Örneği?
  • 1. Ön İşleme ve Özellik Mühendisliği
    • 1. Eksik Değerleri İşleme
    • 2. Kategorik Değişkenlerle Başa Çıkma
    • 3. Sayısal Değişkenleri Ölçeklendirme
  • 2. ChatGPT'yi Veri Analizi ve Görselleştirme için Kullanma
• Son düşünceler

Veri Bilimi için ChatGPT

ChatGPT, veri bilimcilerine günlük görevlerinde yardımcı olma yeteneği nedeniyle sürekli olarak popülerlik kazanıyor. Büyük miktarda veriyi anlayabilir ve sağlam analizler için kod parçacıkları oluşturabilir.

Bir veri bilimcisi olarak, ChatGPT ile çalışmak proje planlama, kod hata ayıklama, kod optimizasyonu ve veri madenciliği gibi görevler için oyunun kurallarını değiştirebilir.

ChatGPT, SQL, R ve Python gibi neredeyse tüm programlama dilleri için destek sunar. Örneğin, doğru bir SQL kodu istemi aracılığıyla ChatGPT, projeleriniz için SQL kodu yazmanıza yardımcı olabilir. Ayrıca Python'u çevirebilir, normal ifadeyi tanımlayabilir ve birim testleri gerçekleştirebilir.

Aşağıdaki veri bilimi işleri için ChatGPT'yi faydalı bulacaksınız:

• Kapsamlı veri kümelerini analiz etme ve özetleme

• Doğru veri bilimi istemleriyle içerik oluşturma

• Verilerden içgörüler oluşturma

• Veri ön işlemesine yardımcı olmak

• Ortak görevler için kod örnekleri sağlama

Üretkenliğinizi artırmak istiyorsanız, ChatGPT olmazsa olmaz bir araçtır. Tek bir pakette bir yazılım geliştiricisi, kod çevirmeni, kod optimize edici, veri bilimi kariyer koçu ve veri bilimi eğitmenidir!

Bir sonraki bölümde, ChatGPT'nin temellerini inceleyeceğiz. Bu size AI chatbot'un güçlü ve zayıf yönleri hakkında bir fikir verecektir.

ChatGPT'nin Temelleri – Kullanmanın 3 Yolu

Bu bölümde, ChatGPT'yi veri bilimcileri için paha biçilmez bir araç haline getiren temel yetenekleri ve özellikleri keşfedeceksiniz.

Bu temel bilgileri anlamak, ChatGPT'nin verilerle ilgili çeşitli görevlerde size nasıl yardımcı olabileceği konusunda size fikir verecektir.

1. Metin İşleme

ChatGPT, insan benzeri yanıtlar oluşturmak için metin verileriyle çalışır. Bir veri bilimcisi olarak, büyük veri kümelerini analiz etmek, grafik gereksinimlerini açıklamak ve öngörüler oluşturmak için ChatGPT'nin gücünden yararlanabilirsiniz.

Metin işlemenin bazı önemli özellikleri şunları içerir:

• Simgeleştirme : Girilen metni, ChatGPT'nin daha sonra işlediği parçalara veya simgelere bölün.

• Önişleme : Durdurma sözcüklerini kaldırmak, kök çıkarmak ve diğer metin temizleme teknikleri analizin kalitesini artırabilir.

• Metin oluşturma : Verilerinize veya belirli istemlere dayalı olarak metin oluşturmak için sohbet modelini kullanın.

2. İstemler ve Yanıtlar

İyi istemler size iyi yanıtlar verir. Bilgi istemleri, ChatGPT'yi anlamlı bilgiler sağlamaya yönlendirmede önemlidir. Veri ve kodla çalışırken, istenen sonuçları elde etmek için ayrıntılı bilgi istemleri kullandığınızdan emin olun.

Aşağıda iyi istemler yazmak için bazı ipuçlarını listeledik:

• İsteminizde net olun: Açık ve ayrıntılı istemler, ChatGPT'nin gereksinimlerinizi daha iyi anlamasına yardımcı olur. Örneğin, Python kavramları için bir kod açıklayıcı olarak kullanmak istiyorsanız, öğrenmek istediğiniz her şeyi belirten bir Python istemi yazın.

• İsteminize bağlam ekleyin: Bağlamsal bilgiler, ChatGPT'nin doğru yanıtlar oluşturmasına yardımcı olur.

• İsteminizi yinelemeli olarak hassaslaştırın: Oluşturulan yanıt tatmin edici değilse, geri bildirimde bulunun ve yeniden deneyin.

Bir veri bilimcisi olarak ChatGPT ile kullanabileceğiniz istem örnekleri :

"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. Algoritmaya Genel Bakış

ChatGPT, GPT-3.5 mimarisi üzerine kurulmuştur. OpenAI tarafından geliştirilmiş , insan benzeri yanıtlar oluşturmak için derin öğrenme algoritmaları kullanan gelişmiş bir dil modelidir .

ChatGPT'nin bilmeniz gereken bazı temel bileşenleri aşağıdakileri içerir:

• Derin öğrenme : ChatGPT, metni işlemek ve anlamak için sinir ağlarını kullanır. Bu sinir ağları, ilgili yanıtları üretmesini sağlar.

• Eğitim : Model, kitaplar, makaleler ve web siteleri dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan alınan çok miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiştir.

• Çok dilli destek : Kapsamlı eğitimin bir sonucu olarak, ChatGPT birden çok dilde metinleri anlayabilir ve üretebilir.

Bir sonraki bölümde, veri bilimi için ChatGPT'nin belirli örneklerine ve kullanım durumlarına bakacağız.

Veri Bilimciler için ChatGPT'nin 4 Kullanım Örneği?

Bir veri bilimcisiyseniz, projelerinizde ChatGPT'yi çeşitli amaçlar için kullanabilirsiniz. Kullanım durumlarının her birinin, en az çabayla kod yazmanıza yardımcı olacağını göreceksiniz.

Özellikle, bir veri bilimcisi için ChatGPT'nin aşağıdaki kullanım durumlarına bakacağız:

1. Ön işleme ve özellik mühendisliği için ChatGPT'yi kullanma

2. Veri analizi ve veri görselleştirme için ChatGPT'yi kullanma

Hadi başlayalım!

1. Ön İşleme ve Özellik Mühendisliği

Verileri analiz etmek istiyorsanız, ön işleme ve özellik mühendisliği, verileri modelleme için hazırlamada çok önemli bir rol oynar.

Veri analizi iş akışının bu adımı, modele uygun hale getirmek için verilerinizde değişiklikler yapmanız gereken veri temizleme ve dönüştürme ile el ele gider.

Görevleri yerine getirirken çoğunlukla aşağıdaki iki konuya bakarız:

1. Eksik değerleri ve kategorik değişkenleri işleme

2. Sayısal değerleri ölçeklendirme

Her birine ayrı ayrı bakalım ve ChatGPT'nin nasıl yardımcı olabileceğini görelim.

1. Eksik Değerleri İşleme

Öncelikle, veri kümenizdeki eksik değerlerin varlığını değerlendirmeniz gerekir.

Eksik verilerle başa çıkmak için aşağıdakiler dahil çeşitli stratejiler vardır:

• Eksik değerler içeren kayıtları çıkarma

• Ortalama, medyan veya mod ile eksik değerleri yükleme

• Eksik değerleri tahmin etmek için bir makine öğrenimi modeli kullanma

ChatGPT kullanarak eksik değerleri işlemek için kod oluşturmak üzere komut istemine aşağıdaki Python kod istemini girebilirsiniz:

Bir veri bilimcisi olarak hareket etmeni istiyorum. 'data.csv' adlı bir CSV dosyasını okumak için Pandas kitaplığını kullanan, verilerdeki eksik değerleri kontrol eden ve ardından ilgili sütunun ortalama değerini kullanarak eksik değerleri dolduran Python kodunu yazın.

Bu istemi ChatGPT'ye girdiğinizde, kod yorumları da dahil olmak üzere aşağıdaki Python kodunu sizin için yazacaktır :

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)

Yukarıdaki kodu bir veri kümesinde kontrol edelim!

İlk olarak, pandas kütüphanesini kullanarak bir veri setini Jupyter Notebook'a aktaracağız.

Ardından, ChatGPT tarafından sağlanan kod ile eksik değerleri kontrol edelim.

Veri setimizde bazı eksik değerlerin olduğunu görüyoruz.

Eksik değerlerin üstesinden gelmek için, ChatGPT tarafından sağlanan kodla ortalamayı kullanarak eksik değerleri empoze edebiliriz.

Yukarıdaki resimde, veri setimizde artık eksik değer olmadığını görebilirsiniz.

2. Kategorik Değişkenlerle Başa Çıkma

Kategorik değişkenlerle uğraşmak, ön işleme sırasındaki bir diğer önemli adımdır. Bir modeli uygulamadan ve modelin sonuçlarını kullanmadan önce, hedef değişkeninizi makine öğrenimi algoritmalarının anlayabileceği bir sayısal biçime kodlamanız gerekir.

Bunu yapmak için aşağıdaki yöntemlerden birini kullanabilirsiniz:

• Etiket kodlaması : Her kategoriye benzersiz bir tamsayı atar

• Tek seferlik kodlama : Her kategori için ikili sütunlar oluşturur

Etiket kodlamada, her kategoriye benzersiz bir tamsayı atarsınız. Etiket kodlaması için kod yazmak için ChatGPT'yi kullanabilirsiniz . Aşağıdaki istem size etiket kodlaması için gerekli kodu verecektir:

Bir veri bilimi eğitmeni olarak hareket edin ve "Ad", "Yaş", "Cinsiyet" ve "Meslek" sütunlarıyla bir DataFrame oluşturan pandas ve sklearn kitaplıklarını kullanarak bir Python betiği yazın. Ardından, 'Meslek' sütununu dönüştürmek için etiket kodlamasını kullanın. Bundan sonra, 'Meslek' sütununda tek geçişli kodlama gerçekleştirin.

Yukarıdaki kod, ChatGPT'ye beslendiğinde size aşağıdaki kodu verecektir:

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'])

Bu kodu bir veri kümesinde kontrol edelim ve çalışıp çalışmadığına bakalım!

Üzerinde etiket ve tek sıcak kodlama yapmak istediğimiz aşağıdaki veri setine sahip olduğumuzu varsayalım:

Mesleğin kategorik bir değişken olduğunu görüyoruz; bu nedenle, bir makine öğrenimi modelini uygulamadan önce bu değişkeni kodlamamız gerekir. Kodlamak için ChatGPT tarafından sağlanan kodu kullanabiliriz.

Veri kümemizdeki Meslek kategorilerinin her birine benzersiz bir tam sayı atadık.

Etiket kodlaması gerçekleştirmek için ChatGPT tarafından sağlanan kodu kullanabiliriz:

Öte yandan, tek sıcak kodlama, aşağıdaki resimde gösterildiği gibi Meslek kategorilerinin her biri için ikili değişkenler oluşturur:

Yukarıdaki örnekler, ChatGPT'yi veri bilimi projelerinizle birlikte kullanma konusunda size bir fikir vermelidir.

Bir makine öğrenimi modelini uygulamadan önce gerçekleştirmemiz gereken diğer bir yaygın adım, kodlama ve ölçeklendirmedir, bu nedenle, bir veri bilimciye kodlama ve ölçeklendirme konusunda yardımcı olmak için ChatGPt'yi nasıl kullanabileceğimize bakalım.

3. Sayısal Değişkenleri Ölçeklendirme

Çoğu zaman, verilerle çalışırken çok küçük veya çok büyük sayılarla karşılaşabilirsiniz. Bu gibi durumlarda, sayısal değişkenlerinizi ölçeklendirmeniz gerekir. Ölçekleme yöntemleriyle, sayısal değişkenleri tek tip bir ölçeğe sahip olacak şekilde ayarlayabilirsiniz.

Sayısal değişkenleri ölçeklendirmenin iki yolu vardır:

• Min-max ölçekleme : Değerleri 0 ile 1 arasında ölçeklendirir

• Standart ölçeklendirme : Verileri, 1 standart sapma ile ortalamanın etrafında ortalar

Yukarıdaki iki sayısal ölçekleme yöntemini bir veri kümesi üzerinde uygulayalım.

"Yaş" sütununun standart ölçeklendirme ve min-maks ölçeklendirme için sayısal değişkenimiz olduğunu varsayalım. Yukarıdaki iki ölçeklendirme tekniği için kod oluşturmak üzere aşağıdaki istemi kullanabilirsiniz.

Bir yazılım geliştiricisi olarak hareket edin ve DataFrame'deki "Yaş" sütunu için standart ölçeklendirme ve minimum-maks ölçeklendirme ekleyerek önceki Python betiğini genişletin. Standart ölçeklendirme için sklearn'ün StandardScaler'ını ve minimum-maks ölçeklendirme için MinMaxScaler'ı kullanın. Önce standart ölçeklendirmeyi, ardından min-maks ölçeklendirmeyi uygulayın.

ChatGPT size aşağıdakine benzer bir kod verecektir:

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']])

Bu kodu, açıklanan veri setimize uygulayalım. İlk olarak, yaş değişkenimizi aşağıda gösterildiği gibi standart ölçekleme tekniğiyle ölçeklendireceğiz:

Ardından, yaş değişkenimizi ChatGPT tarafından verilen kodla ölçeklendirmek için min-maks ölçekleme tekniğini kullanacağız:

Artık verileriniz özellik mühendisliği için hazır. Artık yeni özellikler oluşturmak ve model performansını iyileştirmek için veri kümenizdeki değişkenler arasındaki ilişkileri keşfedebilirsiniz.

2. ChatGPT'yi Veri Analizi ve Görselleştirme için Kullanma

Bir veri bilimcisi olarak, veri bilimi projelerinize Keşif Veri Analizi (EDA) gerçekleştirerek başlamanız çok önemlidir . Bu aşamada, daha fazla analize hazırlanmak için verilerinizi derinlemesine inceleyecek, temizleyecek ve ön işleme tabi tutacaksınız.

ChatGPT gibi bir dil modeli kullanmak, EDA sırasında üretkenliğinizi önemli ölçüde artırabilir. ChatGPT ile pandas DataFrame oluşturmak veya özet istatistikler oluşturmak gibi temel görevleri otomatikleştirebilirsiniz. Bu, daha karmaşık görevlere odaklanmanızı sağlar.

Veri araştırma aşamasında, bir veri bilimcisi ChatGPT'yi aşağıdakiler gibi çeşitli görevler için kod parçacıkları oluşturmak üzere kullanabilir:

• Verileri bir pandas DataFrame'e yükleme

• Eksik değerleri görselleştirme ve bunları uygun şekilde ele alma

• Değişken dağılımları ve ilişkileri keşfetmek için histogramlar, dağılım grafikleri veya diğer grafik türleri oluşturma

Yukarıdaki görevlerin her birinin örneklerine bakalım!

Yaş, Maaş, Deneyim, İş_Rolü sütunlarına sahip bir veri kümesi üzerinde EDA yapacağız.

Pandas DataFrame'inize yüklemek istediğiniz bir veri kümeniz olduğunu varsayalım. Aşağıdaki veri kümesi istemini kullanabilirsiniz:

Bir veri bilimcisi olarak hareket edin ve Seaborn kitaplığından bir ısı haritası kullanarak veri kümesindeki eksik değerleri görselleştirmek için Python kodu yazın. Bundan sonra, eksik değerleri sayısal sütunlar için ortalama değerle ve kategorik sütunlar için en sık kullanılan kategoriyle değiştirerek işleyin.

ChatGPT size aşağıdakine benzer bir kod verecektir:

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)

Aşağıdaki pandas kodu, önce veri kümenizdeki eksik değerleri aşağıda gösterildiği gibi görselleştirecektir:

Ardından, eksik değerleri ortalama değerlerle yükleyerek halledecektir.

Python'da eksik değerleri işleme hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki videoyu izleyin:

Verileri görselleştirmek için ChatGPT'ye aşağıdaki istemi verebilirsiniz :

Bir veri bilimcisi olarak hareket edin ve matplotlib kullanarak veri kümesindeki 'Yaş' sütunu için bir histogram oluşturmak üzere bir Python betiği yazın

ChatGPT size aşağıdakine benzer bir kod verecektir:

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

Yukarıdaki kod, veri kümesindeki yaş sütununu görselleştirecektir.

Son düşünceler

ChatGPT, veri bilimcileri için büyük değer sunar. İlk olarak, zamandan tasarruf sağlar. Gördüğümüz gibi, veri yükleme, eksik değerleri işleme veya grafikler oluşturma gibi görevler için hızla kod üretebilir. Bu, yalnızca kodlama ayrıntılarına değil, projenizin daha büyük resmine odaklanabileceğiniz anlamına gelir.

İkincisi, kullanımı kolaydır. ChatGPT'den en iyi şekilde yararlanmanın anahtarı, hızlı mühendislik yoluyla ona doğru soruları sormayı öğrenmektir. Alıştırma yaptıkça istemlerinizi çerçevelemede daha iyi hale gelecek ve ChatGPT'yi daha da kullanışlı bir araç haline getireceksiniz.

ChatGPT, veri bilimi yolculuğunuzda güçlü bir yardımcıdır, ancak projelerinizi gerçekleştirmek için tamamen ChatGPT'ye güvenmemelisiniz. Bunun yerine, onu bir asistan olarak kullanın ve onunla yan yana öğrenin, böylece beceri setiniz zamanla gelişir!