Dominare i flussi di lavoro di Data Science con ChatGPT

Dominare i flussi di lavoro di Data Science con ChatGPT La nuova era dell'intelligenza artificiale

La scienza dei dati è un campo in continua evoluzione, e l’incessante flusso di dati rende un caso interessante risolvere problemi complessi con soluzioni innovative. Una di queste soluzioni che ha attirato l’attenzione negli ultimi tempi è ChatGPT. Questo potente modello linguistico, sviluppato da OpenAI, ha dimostrato notevoli capacità di comprensione e generazione del linguaggio naturale.

Sebbene ChatGPT venga principalmente utilizzato per conversazioni e compiti di generazione di testo, i data scientist possono sfruttarne il potenziale nei loro flussi di lavoro per rendere il loro lavoro più efficiente e produttivo.

Questo articolo mette in evidenza le abilità che i data scientist possono imparare per sfruttare al meglio le capacità di ChatGPT.

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ChatGPT nei Flussi di Lavoro della Scienza dei Dati

ChatGPT può essere un assistente versatile in grado di generare codice, spiegazioni e intuizioni. Una corretta immissione di input a ChatGPT può essere utile nei flussi di lavoro della scienza dei dati e nel debug del codice. Inoltre, tecniche di immissione iterative e sperimentali possono generare risposte più accurate e interessanti da ChatGPT.

Padronanza delle Tecniche di Immissione

Ecco di seguito alcuni dei modi comuni per immettere in modo efficace ChatGPT.

• Immissioni Iterative: Si tratta di creare immissioni che si basano su risposte precedenti, favoriscono un flusso conversazionale.
• Immissioni Sperimentali: Similmente allo sviluppo iterativo e sperimentale dei modelli di apprendimento automatico, i data scientist possono sperimentare con immissioni che presentano livelli di linee guida variabili. Questa è una competenza essenziale per i data scientist alle prime armi, principalmente perché ChatGPT tende a presumere eventuali informazioni mancanti anziché chiederle. Un esempio tipico potrebbe essere un’istruzione che chiede a ChatGPT di leggere un file e elaborare i dati, il che potrebbe farle assumere che il file di input sia un CSV. Questo può essere vero o meno, a seconda del caso d’uso. Pertanto, sperimentare con linee guida incrementali è spesso una pratica consigliata.
• Apprendimento Zero-Shot e Few-Shot: Quando il modello non ha mai visto alcun esempio ma riceve istruzioni per rispondere, tale immissione diretta è chiamata apprendimento zero-shot, mentre l’apprendimento few-shot prevede la fornitura di alcuni esempi al modello su cui apprendere prima di essere interrogato.

Tecniche di immissione efficaci sono essenziali per estrarre informazioni significative da ChatGPT. Possiamo esplorare vari metodi per creare istruzioni di immissione chiare e precise per ottenere i risultati desiderati.

• È essenziale comprendere l’uso dei delimitatori per strutturare in modo efficace istruzioni e interrogazioni.
• Imparare come specificare gli argomenti di input, i passaggi necessari e la struttura dei dati restituiti da una funzione di un flusso di lavoro di scienza dei dati nelle immissioni.

Immissione a ChatGPT per Codifica e Debugging

Ottimizzazione dei Flussi di Lavoro di Revisione del Codice

Le revisioni efficienti del codice sono cruciali per il successo dei progetti di scienza dei dati. Come data scientist, possiamo chiedere a ChatGPT di migliorare i flussi di lavoro di revisione del codice, adherendo agli standard di codifica e risolvendo errori di codice in modo efficace.

Le immissioni a catena di pensiero (CoT) possono essere progettate per migliorare la qualità del codice. Come rapido riferimento, il CoT è una tecnica che invoca il processo di ragionamento dei modelli linguistico-statistici fornendogli alcuni esempi su cui basare il processo di ragionamento. Il modello segue quindi un processo di ragionamento simile per rispondere alla domanda, migliorando così le prestazioni del modello su compiti che richiedono un ragionamento complesso.

Spiegazione e Semplificazione del Codice

Il codice di scienza dei dati può diventare complesso e difficile da comprendere per un pubblico non esperto di tecnologia. ChatGPT può spiegare o semplificare codice complesso, rendendolo più leggibile e comprensibile. Le immissioni CoT sono utili per spiegare e semplificare il codice.

 

Ottimizzazione del Codice

 

L’ottimizzazione del codice per l’efficienza è un aspetto critico dei flussi di lavoro della scienza dei dati. ChatGPT può essere utilizzato per scrivere codice efficiente ed esplorare le possibilità di soluzioni alternative.

Gli stimoli CoT efficaci vengono utilizzati per proporre codice alternativo efficiente insieme a una spiegazione. I data scientist possono anche imparare a sviluppare stimoli che incoraggiano la scrittura di codice efficiente, utilizzando parole chiave come “efficienza algoritmica” o suggerendo strutture dati alternative.

 

Test e Convalida del Codice

 

I data scientist utilizzano anche ChatGPT per progettare test pratici e asserzioni, generare test di codice e convalidare la correttezza del codice.

Gli stimoli “zero-shot” si rivelano molto efficaci nella scrittura di istruzioni assert per le funzioni comunemente utilizzate in Python. Lo sviluppo di stimoli per generare test unitari per convalidare un blocco di codice è anche un buon uso di ChatGPT.

 

Progettazione di Stimoli per l’Analisi dei Dati

 

Analisi dei Dati SQL

 

SQL è uno strumento fondamentale nell’analisi dei dati e ChatGPT può assistere nella generazione di query SQL per varie attività. I data scientist possono esplorare la creazione di stimoli CoT “zero-shot” per generare istruzioni SQL per interrogare condizioni di dati specifiche. 

Inoltre, possono anche progettare stimoli per comandi SQL che eseguono l’aggregazione dei dati.

 

Traduzione e Manipolazione dei Dati

 

La traduzione e la manipolazione dei dati tra diversi formati e linguaggi è comune nella scienza dei dati. I data scientist possono utilizzare ChatGPT imparando a progettare stimoli “few-shot” comparativi e condizionali per tradurre complesse query SQL in codice Python corrispondente. 

Puoi anche applicare tecniche di stimolazione “zero-shot” e “few-shot” per calcolare valori aggregati per diversi campi e manipolare efficacemente i dati. 

 

Trasformazione e Riformattazione dei Dati

 

ChatGPT può anche essere stimolato ad assistere nelle attività di trasformazione e riformattazione dei dati, che sono piuttosto frequenti nell’analisi dei dati. Possiamo applicare tecniche di stimolazione “zero-shot” basate sul contesto per consolidare dati provenienti da diverse fonti. Inoltre, vengono progettati anche stimoli “few-shot” per creare matrici di confusione o tabelle pivot per riformattare i dati come necessario. 

 

 

Stimolazione per l’Apprendimento Automatico e la Narrazione

 

Preelaborazione dei Dati

 

Possiamo utilizzare ChatGPT per identificare campi mancanti e determinare valori anomali. Possono essere progettati stimoli efficaci anche per l’imputazione dei dati mancanti utilizzando valori medi e mediani.

 

Visualizzazione dei Dati

 

Come praticanti dei dati, possiamo comporre stimoli basati sul contesto per generare codice per creare vari grafici e grafici. La formattazione dei grafici e l’annotazione con etichette, legende e titoli pertinenti per migliorare la rappresentazione dei dati sono possibili anche attraverso la messa in stimoli di ChatGPT. 

 

 

Ingegneria delle Funzionalità

 

L’ingegneria delle funzionalità è una delle competenze più ricercate nel kit di strumenti di un data scientist. ChatGPT può aiutare nella generazione di funzionalità significative per modelli di apprendimento automatico, come la creazione di funzionalità basate sul tempo. Le funzionalità temporali comuni delle colonne delle date includono il giorno della settimana, il mese e l’anno.

Inoltre, l’ingegneria delle funzionalità generale beneficia di ChatGPT, come la suddivisione in gruppi, la normalizzazione e la categorizzazione. 

 

Rapporti per Pubblici Non Tecnici

 

ChatGPT può identificare le differenze chiave tra gli stili di comunicazione tecnici e non tecnici e riconoscere l’importanza di adattare la comunicazione per pubblici specifici. Gli stimoli iterativi basati sul contesto possono aiutare a spiegare le intuizioni della scienza dei dati utilizzando terminologie e KPI adatti per gli stakeholder non tecnici.

Con questo, concludiamo questo post discutendo le varie tecniche di stimolazione per utilizzare in modo efficace ChatGPT nei flussi di lavoro della scienza dei dati. Questa esaustiva roadmap copre come ChatGPT può essere uno strumento prezioso per migliorare la produttività e l’efficienza nella programmazione, nell’analisi dei dati, nell’apprendimento automatico o nella narrazione.

[Vidhi Chugh](https://vidhi-chugh.medium.com/) è una stratega di intelligenza artificiale e una leader di trasformazione digitale che lavora all’incrocio tra prodotto, scienze ed ingegneria per costruire sistemi di apprendimento automatico scalabili. È una leader innovativa pluripremiata, autrice e speaker internazionale. Ha come missione democratizzare l’apprendimento automatico e semplificare il gergo affinché tutti possano essere parte di questa trasformazione.