数据科学家必须尝试的 15 Conseils ChatGPT

在当今不断发展的数据科学世界中为了在IT 行业中生存和更好地发展了解新的流行工具et技术非常重要当我们谈论流行技术时ChatGPT是不可避免的。maintenant,机器学习etIA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机器学习系统交互的方式

ChatGPT 为数据科学家提供提示

什么是 ChatGPT?

ChatGPT 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,dans cet article,我们将进一步探讨如何将 ChatGPT 用于数据科学?数据科学家如何使用 ChatGPT?

什么是 ChatGPT 提示?

当我们谈论与IA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技术提供特定的输出

Par exemple:
提示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et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最终提供有影响力的见解

ChatGPT 为数据科学家提供提示

在这里我们将 ChatGPT 提示列为多个部分例如数据分析SQL机器学习等。donc,让我们深入了解数据科学家必须尝试的 15 Conseils ChatGPT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

提示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:[idnamecontactemailage]

數據生成

数据生成-2

2.数据探索

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

提示假设你是一名数据科学家我有 100 5 列的数据:[idnamecontactemailage]。编写R代码进行数据可视化和探索

探索-1

探索-2

3.数据可视化

有时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et见解为此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-

提示假设你是一名数据科学家我有 100 5 列的数据:[idnamecontactemailage]。创建一个姓名与年龄的 matplotlib 条形图

可视化

可视化-2

B. ChatGPT 提示机器学习

4.训练回归模型

基本上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

提示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] 请构建一个预测速度的机器学习模型

训练回归模型 1

训练回归模型 2

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

提示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

超参数调整

超参数调整

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

提示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

解释模型

解释模型

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et构建 SQL 查询和语句为此它需要适当的格式以增强代码清晰度提高可维护性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-

提示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

SQL 格式

SQL 格式

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

提示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?

DBMS 之间的转换

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

提示假设你是一名数据科学家编写 SQL 来计算你的跑道

计算跑道

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

提示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

单元测试

单元测试

11.Optimisation du code

为了使代码运行得更快使用更少的系统资源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,Par exemple算法优化时间和空间复杂度优化数据结构优化所有这些都可以通过使用 ChatGPT 提示来实现

提示假设你是一名数据科学家你能否提高代码的时间复杂度?

Python

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()

优化-1

优化-2

12.代码解释

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

提示假设你是一名数据科学家你能解释一下代码在做什么吗?

Python

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()

代码解释-1

代码解释-2

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-

提示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?

创建电子表格公式

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

提示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

生成虚拟数据

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,Ne t'inquiète pas,您可以通过提供以下提示将此任务交给您的助手 ChatGPT

提示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?

提高效率

提高效率

 

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