Bonjour à tous ! Si vous êtes enthousiasmé par les possibilités offertes par les TPG dans le domaine de la science des données, vous avez touché le jackpot. Avez-vous pensé à en faire plus que des bavardages et à utiliser sa puissance pour le travail en science des données ? Cet article vous donne une liste des meilleures astuces GPT pour la science des données, qui couvrent des tonnes de choses allant du tri des données aux choses plus complexes de l'apprentissage profond. Considérez ces conseils comme votre raccourci personnel pour réussir facilement les tâches de la science des données.

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Voyons ce qu'est la science des données :

Il s'agit d'extraire des données du web, de les passer au crible pour trouver des modèles, de créer des graphiques sympas et d'utiliser l'apprentissage automatique pour prédire des choses. L'apprentissage en profondeur est en quelque sorte l'opération spéciale de l'apprentissage automatique, c'est pourquoi il fait l'objet d'une mention spéciale : l'apprentissage en profondeur consiste à apprendre aux ordinateurs à apprendre par eux-mêmes à partir d'exemples - c'est super cool et un peu plus complexe. Avant de passer aux astuces, parlons de ce que vous en retirerez.

Qu'est-ce que vous y gagnerez ?

Avec un peu de chance, un gain de temps considérable. De plus, votre code pourrait bien devenir plus intelligent. Mais attention, ne vous contentez pas d'intégrer les résultats directement dans votre projet. N'oubliez pas que le GPT est assez génial, mais qu'il brille quand c'est vous qui le pilotez. Restez donc concentré pour en tirer le meilleur parti. Maintenant, place à l'exploration des données ! J'ai utilisé Merlin AI, GPT 4 gratuit. Voici une liste d'invites pour différentes fonctions qui pourraient vous être utiles.

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Exploration des données :

• Je voudrais que vous calculiez la moyenne, la médiane et le mode des données suivantes : [ensemble de données]
• Identifiez pour moi les valeurs aberrantes dans l'ensemble de données suivant : [jeu de données]
• Je voudrais que vous déterminiez la corrélation entre deux variables, la variable A et la variable B dans l'ensemble de données suivant : [jeu de données]
• Je souhaite que vous génériez un résumé des statistiques pour les données suivantes : [dataset] : [jeu de données]
• Je souhaite que vous filtriez les lignes de l'ensemble de données suivant où la colonne X est supérieure à la colonne Y : [jeu de données]

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Manipulation de données :

• Je veux que vous fusionniez les deux ensembles de données suivants [dataset1] et [dataset2] dans une nouvelle colonne Z
• Je veux que vous remplaciez toutes les valeurs nulles de la colonne A par la moyenne de cette colonne dans l'ensemble de données suivant : [dataset]
• Je veux que vous créiez une nouvelle colonne dans l'ensemble de données suivant qui est la somme de la colonne X et de la colonne Y : [jeu de données]
• Je souhaite que vous triiez l'ensemble de données suivant par la colonne B dans l'ordre décroissant : [jeu de données]
• Je souhaite que vous utilisiez Numpy et que vous calculiez la différence élément par élément entre les deux tableaux suivants : [array1] et [array2] : [array1] et [array2]

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Visualisation des données :

• Je souhaite que vous créiez un diagramme à barres à partir de ce qui suit pour montrer la fréquence des données de chaque catégorie dans la colonne A : [dataset]
• Je veux que vous génériez une carte thermique avec l'ensemble de données suivant pour montrer la corrélation entre toutes les variables numériques : [jeu de données]
• Je souhaite que vous utilisiez Plotly pour créer une visualisation interactive d'un diagramme de dispersion de la variable X et de la variable Y à partir de l'ensemble de données suivant : [dataset] : [dataset]
• Je veux que vous créiez un diagramme de paires de Seaborn à partir de l'ensemble de données suivant : [dataset] : [jeu de données]
• Je veux que vous fassiez un graphique linéaire qui montre les tendances de la variable Z sur une période de temps dans l'ensemble de données suivant : [ensemble de données] : [jeu de données]

Grâce à ces conseils, vous êtes prêt à faire de GPT votre assistant en science des données !

FAQ

1. Comment GPT aide-t-il dans les tâches de manipulation de données ?

GPT peut être invité à effectuer diverses tâches de manipulation de données, telles que la fusion d'ensembles de données, la gestion des valeurs nulles ou la création de nouvelles colonnes. En fournissant des instructions spécifiques, les utilisateurs peuvent exploiter les capacités de traitement du langage de GPT pour des transformations de données efficaces.

2. GPT peut-il aider avec des techniques avancées de visualisation de données ?

Absolument. GPT peut générer des commandes pour créer diverses visualisations, des diagrammes à barres aux diagrammes de dispersion interactifs. Les utilisateurs peuvent demander à GPT d'utiliser des bibliothèques populaires comme Plotly ou Seaborn, rationalisant ainsi le processus de production de représentations visuelles perspicaces de leurs données.

3. Comment GPT contribue-t-il à l'exploration et à l'analyse des données ?

GPT simplifie l'exploration des données en exécutant rapidement des tâches telles que le calcul de statistiques (moyenne, médiane, mode), l'identification des valeurs aberrantes, la détermination des corrélations et le résumé des informations de l'ensemble des données. Il agit comme un assistant polyvalent, fournissant un aperçu rapide de la structure et des caractéristiques de vos données.