Hola a todos. Si estás entusiasmado con lo que GPT puede hacer en la ciencia de datos, has dado en el clavo. ¿Has pensado en hacer algo más que simplemente charlar y utilizar su poder para el trabajo de la ciencia de datos? Este artículo te ofrece una lista de los mejores consejos de GPT para la ciencia de datos, que cubren un montón de cosas, desde el cribado de datos hasta las cosas más complejas del aprendizaje profundo. Piensa en estos consejos como tu atajo personal para realizar tareas de ciencia de datos con facilidad.

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Veamos en qué consiste la ciencia de datos:

Se trata de obtener datos de la web, filtrarlos para encontrar patrones, crear gráficos atractivos y utilizar el aprendizaje automático para predecir cosas. El aprendizaje profundo consiste en enseñar a los ordenadores a aprender por sí mismos a partir de ejemplos, es genial y un poco más complejo. Antes de pasar a los consejos, hablemos de lo que vas a conseguir con él.

¿Qué hay para ti?

Con suerte, un montón de tiempo ahorrado. Además, puede que tu código sea más inteligente. Pero, sólo una advertencia, no sólo tirar los resultados directamente en su proyecto. \ \ Recuerde, GPT es bastante impresionante, pero brilla cuando usted es el que conduce. Así que concéntrate para sacarle el máximo partido. Ahora, ¡a explorar los datos! He utilizado Merlin AI, GPT 4 gratuita. Aquí tienes una lista de indicaciones para diferentes funciones que te pueden resultar útiles.

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Exploración de datos:

• Quiero que calcules la media, la mediana y la moda de los siguientes datos: [conjunto de datos]
• Identifica los valores atípicos en el siguiente conjunto de datos: [conjunto de datos]
• Quiero que determines la correlación entre dos variables, la variable A y la variable B, en el siguiente conjunto de datos: [conjunto de datos]
• Quiero que generes un resumen estadístico de los siguientes datos: [conjunto de datos]
• Quiero que filtres las filas del siguiente conjunto de datos en las que la columna X es mayor que la columna Y: [conjunto de datos]

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Manipulación de datos:

• Quiero que fusiones los siguientes dos conjuntos de datos [dataset1] y [dataset2] en una nueva columna Z
• Quiero que sustituyas todos los valores nulos de la columna A por la media de esa columna en el siguiente conjunto de datos: [conjunto de datos]
• Quiero que crees una nueva columna en el siguiente conjunto de datos que sea la suma de la columna X y la columna Y: [conjunto de datos]
• Quiero que ordene el siguiente conjunto de datos por la columna B en orden descendente: [dataset]
• Quiero que uses Numpy y calcules la diferencia entre los elementos de las dos matrices presentes: [array1] y [array2]

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Visualización de datos:

• Quiero que crees un gráfico de barras a partir de lo siguiente para mostrar la frecuencia de datos de cada categoría en la columna A: [dataset]
• Quiero que generes un mapa de calor con el siguiente conjunto de datos para mostrar la correlación entre todas las variables numéricas: [dataset]
• Quiero que utilices Plotly para crear una visualización interactiva de un gráfico de dispersión de la variable X y la variable Y a partir del siguiente conjunto de datos: [dataset]
• Quiero que crees un gráfico de pares Seaborn a partir del siguiente conjunto de datos: [conjunto de datos]
• Quiero que hagas un gráfico de líneas que muestre las tendencias de la variable Z a lo largo de un periodo de tiempo en el siguiente conjunto de datos: [conjunto de datos]

Con estos consejos, ya estás preparado para hacer de GPT tu compañero en la ciencia de datos.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cómo ayuda GPT en las tareas de manipulación de datos?

Se puede solicitar a GPT que realice diversas tareas de manipulación de datos, como la fusión de conjuntos de datos, la gestión de valores nulos o la creación de nuevas columnas. Al proporcionar instrucciones específicas, los usuarios pueden aprovechar las capacidades de procesamiento de lenguaje de GPT para realizar transformaciones de datos eficientes.

2. ¿Puede GPT ayudar con técnicas avanzadas de visualización de datos?

Por supuesto que sí. GPT puede generar comandos para crear diversas visualizaciones, desde gráficos de barras hasta diagramas de dispersión interactivos. Los usuarios pueden solicitar a GPT que utilice librerías populares como Plotly o Seaborn, agilizando el proceso de producción de representaciones visuales perspicaces de sus datos.

3. ¿Cómo contribuye GPT a la exploración y el análisis de datos?

GPT simplifica la exploración de datos realizando rápidamente tareas como el cálculo de estadísticas (media, mediana, moda), la identificación de valores atípicos, la determinación de correlaciones y el resumen de la información del conjunto de datos. Actúa como un asistente versátil que proporciona una visión rápida de la estructura y las características de los datos.