A must try for data scientists 15 ChatGPT tips

在当今不断发展的数据科学in the world，为了在IT 行业中生存和更好地发展，了解新的流行工具and技术非常重要。When we talk about popular technologies，ChatGPT is inevitable。now，existmachine learningandAI的帮助下，ChatGPT 本身可以完成许多任务。当我们谈论数据科学时，ChatGPT 正在彻底改变数据科学家and机器学习系统交互的方式。

What is ChatGPT?

ChatGPTsince 2022 年底推出以来就变得非常受欢迎，原因很容易理解。ChatGPT 是一个了不起的AI 聊天机器人，可以做很多事情！它可以和你交谈，甚至帮助你写一整篇学期论文。但你知道ChatGPT 还能做更多吗？它可以为品牌制作一个很酷的标志，甚至可以创作音乐！ChatGPT 有很多令人惊讶的功能，in this article，我们将进一步探讨如何将 ChatGPT 用于数据科学？or数据科学家如何使用 ChatGPT？

What are ChatGPT tips?

当我们谈论与AI系统交互时，就会出现一个问题：如何交互？答案就像人类一样，但更具体一点，就这么简单。无论您以查询、问题或简单文本的形式向 ChatGPT 询问什么，它们都称为ChatGPT 提示。它们根据提示获取输入，对其进行处理，并使用不同的机器学习技术提供特定的输出。

For example：
hint：构建机器学习模型的关键步骤是什么？
在上面的例子中，问题被视为提示，并且根据长度and复杂性，此提示有不同类型的答案，ChatGPT 在具体询问时会提供这些答案。

ChatGPT 用于数据科学

如果你是一位经验丰富的从业者，或者刚刚开始你的数据科学之旅，那么有许多提示可以帮助你探索 ChatGPT 的全部潜力，这最终将提高你在无尽的数据科学世界中的生产力。

随着数据科学领域的不断发展，工具也在不断发展。ChatGPT 为数据科学家提供了一个令人兴奋的新边界，使他们能够在日常工作中利用人工智能的力量。通过在数据科学工作流程中使用这 15 个顶级 ChatGPT 提示，您将能够加速分析、提高模型性能and最终提供有影响力的见解。

ChatGPT 为数据科学家提供提示

here，我们将 ChatGPT 提示列为多个部分，例如数据分析、SQL、机器学习等。therefore，让我们深入了解A must try for data scientists 15 ChatGPT tips，并在我们的数据科学之旅中释放这个强大工具的全部潜力。

ChatGPT 提示进行数据分析

1.数据生成

如果你是一名数据科学家，那么这个提示绝对是你的救星。因为你在工作过程中每隔一天就必须创建虚拟数据，而这个提示让这一切变得容易得多，你可以根据需要生成不同大小和长度的数据。

hint：假设你是一名数据科学家，创建一个有 100 行和 5 列的虚拟数据：[id、name、contact、email、age]

2.Data exploration

数据探索 AKAE探索性数据分析[EDA]是数据科学的重要组成部分。为了调查和分析数据集，您必须检测异常、发现模式并深入了解数据，而此提示可以轻松完成此任务，您只需使用以下提示即可：

hint：假设你是一名数据科学家，我有 100 行 5 列的数据：[id、name、contact、email、age]。编写R代码进行数据可视化和探索。

3.数据可视化

sometimes，作为一名数据科学家，你可能需要以视觉上吸引人的方式表示数据以显示模式、趋势and见解，to this end，你需要将数据集转换为视觉格式。此提示无需付出任何努力即可完成相同的操作，你只需输入-

hint：假设你是一名数据科学家，我有 100 行 5 列的数据：[id、name、contact、email、age]。创建一个姓名与年龄的 matplotlib 条形图。

B. ChatGPT 提示机器学习

4.训练回归模型

basically，回归模型用于预测连续数值，例如根据平方英尺、卧室数量等特征预测房价。为了训练回归模型，大多数时候你需要一个具有输入特征和相应目标值的数据集。所有这些都由 ChatGPT 在几秒钟内提供，要获得它，你必须使用以下提示。

hint：假设你是一名数据科学家，请为我编写 Python 代码。我有一个数据集，其中包含 [model, hp, speed] 列。请构建一个预测速度的机器学习模型。

5.超参数调整

超参数是一种配置设置，不是从数据中学习到的，而是在训练过程之前设置的。它们基本上控制着模型的行为，并能显著影响其性能。每当你需要为机器学习模型找到超参数值的最佳组合时，你都需要执行超参数调整，你可以通过输入以下提示来完成。

hint：假设你是一名数据科学家，我有一个逻辑回归模型，并编写 Python 代码来调整超参数。

6.解释模型

每当你需要使用带有形状的图表来解释机器学习模型，并希望用任何语言（python）为其编写代码时，你可以直接前往 ChatGPT 并询问

hint：假设你是一名数据科学家，我已经训练了一个 LightGBM 模型。编写一个 Python 代码，使用一系列带有 Shape 的图来解释输出。

C. ChatGPT 提示 SQL

7. SQL 格式

数据科学涉及以标准化和可读的方式组织and构建 SQL 查询和语句，to this end，它需要适当的格式，以增强代码清晰度、提高可维护性and促进开发人员之间的协作。您可以在几秒钟内使用 ChatGPT 完成相同的操作-

hint：假设你是一名数据科学家，格式化以下SQL代码并将所有保留关键字转换为大写。

8. DBMS 之间的转换

大多数情况下，作为一名数据分析师或数据科学家，您可能会遇到必须在多个 DBMS 中触发查询的情况，那时我们中的许多人都会对在哪个数据库中使用哪个查询感到困惑。为了简化这一点，您可以使用此提示在 DBMS 之间进行转换 –

hint：假设你是一名数据科学家，PostgreSQL 的 DATE_TRUNC 对于 MySQL 来说相当于什么？

9. 计算跑道

数据科学中的跑道计算涉及估计完成项目所需的时间、预算or资源，并将其与可用资源或约束进行比较。为了表示完成项目所需的预计时间or剩余能力，我们计算跑道，您可以使用 ChatGPT 通过询问以下提示来计算跑道：

hint：假设你是一名数据科学家，编写 SQL 来计算你的跑道。

D. ChatGPT 提示编码

10.单元测试

有时候你需要测试一段特定的代码来验证或确认代码的正确性，那时你需要执行单元测试，这可以借助以下 ChatGPT 提示轻松完成 –

hint：假设你是一名数据科学家，为训练函数编写一个单元测试。测试用例是：x 不应为空值，y 应为数值。

11.代码优化

为了使代码运行得更快、使用更少的系统资源or占用更少的内存，同时保持或改善其输出，我们需要优化代码。有几种技术可用于优化普通代码，For example算法优化、时间和空间复杂度优化、数据结构优化wait。所有这些都可以通过使用 ChatGPT 提示来实现。

hint：假设你是一名数据科学家，你能否提高代码的时间复杂度？

def sum_of_squares(n):
    result = 0
    for i in range(n):
        result += i ** 2
    return result

def main():
    num = int(input("Enter a number: "))
    print("Sum of squares:", sum_of_squares(num))

if __name__ == "__main__":
    main()

12.Code explanation

作为人类，有时经过很长一段时间后，理解别人编写的代码或自己编写的代码会变得困难。 这时候，这个 ChatGPT 提示就可以有效地使用了。

hint：假设你是一名数据科学家，你能解释一下代码在做什么吗？

def sum_of_squares(n):
    result = 0
    for i in range(n):
        result += i ** 2
    return result

def main():
    num = int(input("Enter a number: "))
    print("Sum of squares:", sum_of_squares(num))

if __name__ == "__main__":
    main()

E. ChatGPT 电子表格提示

13. 创建电子表格公式

为特定的单元格集创建公式可能是一项耗时的任务，但 ChatGPT 可以在几秒钟内完成，您只需要向 AI 指定您的要求以及行和列的限制。

让我们看看如何做到这一点-

hint：假设你是一名数据科学家，创建一个电子表格公式来计算单元格 C1 到 C20 的总和？

14. 生成虚拟数据

假设你是一名数据科学家，并且想要创建虚拟数据，那么这个提示绝对是你的救星。由于你必须在工作旅程中每隔一天创建虚拟数据，因此这个提示使这变得容易得多。只需提供一个简单的提示，你就可以根据需要生成不同大小和长度的数据。

hint：假设您是一位数据科学家，请生成虚拟数据以供我用作电子表格中的占位符。

15.提高效率

为了在最短的时间内获得更精确的结果，您需要提高电子表格的效率，这可以通过最小化计算、避免使用易失性函数、使用单元格引用等来实现。但所有这些似乎都非常冗长且耗时，不用担心，您可以通过提供以下提示将此任务交给您的助手 ChatGPT –

hint：假设你是一位数据科学家，告诉我如何提高我的电子表格的效率？

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