数据科学家必须尝试的 15 Dicas do 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，了解新的流行工具和技术非常重要。当我们谈论流行技术时，ChatGPT是不可避免的。如今，在机器学习和IA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与机器学习系统交互的方式。

什么是 ChatGPT？

Bate-papoGPT自 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，在本文中，我们将进一步探讨如何将 ChatGPT 用于数据科学？或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习技术提供特定的输出。

Por exemplo：
dica：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，并且根据长度和复杂性，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e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。portanto，让我们深入了解数据科学家必须尝试的 15 Dicas do 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。

dica：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.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：

dica：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

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、趋势和见解，para este fim，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-

dica：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

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。

dica：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。

dica：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

dica：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和构建 SQL 查询和语句，para este fim，它需要适当的格式，以增强代码清晰度、提高可维护性e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-

dica：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 –

dica：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、预算或资源，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或剩余能力，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：

dica：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 –

dica：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或占用更少的内存，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，Por exemplo算法优化、时间和空间复杂度优化、数据结构优化等。所有这些都可以通过使用 ChatGPT 提示来实现。

dica：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.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。

dica：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-

dica：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。

dica：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，Não se preocupe，您可以通过提供以下提示将此任务交给您的助手 ChatGPT –

dica：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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