chatgpt” width=”100%” src=”https://www.kdnuggets.com/wp-content/uploads/chugh_mastering_data_science_workflows_chatgpt_3.png”/> Bild vom Herausgeber

Datenwissenschaft ist ein sich ständig weiterentwickelndes Feld, und der ständige Zufluss von Daten macht es zu einem überzeugenden Argument, komplexe Probleme mit innovativen Lösungen zu lösen. Eine solche Lösung, die in letzter Zeit an Aufmerksamkeit gewonnen hat, ist ChatGPT. Dieses leistungsstarke Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde, hat bemerkenswerte Fähigkeiten zum Verständnis und zur Generierung natürlicher Sprache gezeigt.

Während ChatGPT hauptsächlich für Konversations- und Textgenerierungsaufgaben verwendet wird, können Datenwissenschaftler sein Potenzial in ihren Arbeitsabläufen nutzen, um ihre Arbeit zu rationalisieren und zu verbessern und ihre Prozesse effizienter und produktiver zu gestalten.

Dieser Artikel beleuchtet die Fähigkeiten, die Datenwissenschaftler erlernen können, um die Leistungsfähigkeit von ChatGPT optimal zu nutzen.

ChatGPT kann ein vielseitiger Assistent sein, der Code, Erklärungen und Erkenntnisse generieren kann. Effektive ChatGPT-Eingabeaufforderungen können bei datenwissenschaftlichen Arbeitsabläufen und beim Code-Debuggen hilfreich sein. Darüber hinaus können iterative und experimentelle Aufforderungstechniken genauere und aufschlussreichere Antworten von ChatGPT generieren.

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Aufforderungstechniken beherrschen

Einige der gängigen Möglichkeiten, ChatGPT effektiv anzusprechen, sind unten aufgeführt.

• Iterative Eingabeaufforderungen: Dabei geht es darum, Aufforderungen zu erstellen, die auf früheren Antworten aufbauen und einen Gesprächsfluss fördern.
• Experimentelle Eingabeaufforderungen: Ähnlich wie bei der iterativen und experimentellen Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen können Datenwissenschaftler auch mit Eingabeaufforderungen mit unterschiedlichen Richtlinienniveaus experimentieren. Dies ist eine wesentliche Fähigkeit für angehende Datenwissenschaftler, vor allem weil ChatGPT dazu neigt, fehlende Informationen anzunehmen, anstatt danach zu fragen. Ein typisches Beispiel wäre eine Anweisung, die ChatGPT auffordert, eine Datei zu lesen und die Daten zu verarbeiten, was dazu führen kann, dass davon ausgegangen wird, dass es sich bei der Eingabedatei um eine CSV-Datei handelt. Dies kann je nach Anwendungsfall zutreffen oder auch nicht. Daher ist das Experimentieren mit inkrementellen Richtlinien oft eine bewährte Vorgehensweise.
• Zero-Shot- und Few-Shot-Lernen: Wenn das Modell kein Beispiel sieht, aber Anweisungen zum Antworten erhält, wird eine solche direkte Aufforderung als Zero-Shot-Learning bezeichnet, während beim Fow-Shot-Learning das Bereitstellen einiger Beispiele für das Modell zum Lernen vor der Aufforderung erfolgt.

Effektive Aufforderungstechniken sind unerlässlich, um aussagekräftige Informationen aus ChatGPT zu extrahieren. Wir können verschiedene Methoden erkunden, um klare und präzise Anweisungen für die gewünschten Ergebnisse zu erstellen.

• Es ist wichtig, die Verwendung von Trennzeichen zur effektiven Strukturierung von Anweisungen und Abfragen zu verstehen.
• Erfahren Sie, wie Sie Eingabeargumente, erforderliche Schritte und die Rückgabedatenstruktur der Funktion eines Data Science-Workflows in Eingabeaufforderungen angeben.

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Optimierung der Code-Review-Workflows

Effiziente Codeüberprüfungen sind entscheidend für den Erfolg von Data-Science-Projekten. Als Datenwissenschaftler können wir ChatGPT dazu veranlassen, die Code-Review-Workflows zu verbessern, Codierungsstandards einzuhalten und Code effektiv zu debuggen.

Chain-of-Thought (CoT)-Eingabeaufforderungen können zur Verbesserung der Codequalität entwickelt werden. Als Kurzreferenz: CoT ist eine Technik, die den Argumentationsprozess von LLMs aufgreift, indem sie ihnen einige wenige Beispiele liefert, in denen der Argumentationsprozess explizit dargelegt wird. Das Modell folgt dann einem ähnlichen Argumentationsprozess, um die Eingabeaufforderung zu beantworten, und verbessert dadurch die Leistung des Modells bei Aufgaben, die komplexe Überlegungen erfordern.

Code-Erklärung und Vereinfachung

Der Data-Science-Code kann für ein nicht so technisch versiertes Publikum manchmal komplex und schwierig zu verstehen sein. ChatGPT kann komplexen Code erklären oder vereinfachen und ihn so lesbarer und verständlicher machen. CoT-Eingabeaufforderungen sind hilfreich für die Erklärung und Vereinfachung des Codes.

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Code optimieren

Die Effizienzoptimierung von Code ist ein entscheidender Aspekt datenwissenschaftlicher Arbeitsabläufe. ChatGPT kann verwendet werden, um effizienten Code zu schreiben und die Möglichkeiten alternativer Lösungen zu erkunden.

Effektive CoT-Eingabeaufforderungen werden verwendet, um effizienten alternativen Code zusammen mit einer Erklärung vorzuschlagen. Datenwissenschaftler können auch lernen, Eingabeaufforderungen zu entwickeln, die das Schreiben von effizientem Code fördern, indem sie Schlüsselwörter wie „algorithmische Effizienz“ verwenden oder alternative Datenstrukturen vorschlagen.

Codetests und -validierung

Datenwissenschaftler verwenden ChatGPT auch, um praktische Tests und Behauptungen zu entwerfen, Codetests zu generieren und die Richtigkeit des Codes zu validieren.

Zero-Shot-Eingabeaufforderungen erweisen sich beim Schreiben von Assertion-Anweisungen für häufig verwendete Funktionen in Python als sehr effektiv. Auch die Entwicklung von Eingabeaufforderungen zum Generieren von Unit-Tests zur Validierung eines Codeblocks ist eine gute Verwendung von ChatGPT.

SQL-Datenanalyse

SQL ist ein grundlegendes Werkzeug bei der Datenanalyse und ChatGPT kann bei der Generierung von SQL-Abfragen für verschiedene Aufgaben helfen. Datenwissenschaftler können die Erstellung von Zero-Shot-CoT-Eingabeaufforderungen erkunden, um SQL-Anweisungen zum Abfragen spezifischer Datenbedingungen zu generieren.

Darüber hinaus können sie auch Eingabeaufforderungen für SQL-Befehle entwerfen, die eine Datenaggregation durchführen.

Datenübersetzung und -manipulation

Das Übersetzen und Bearbeiten von Daten zwischen verschiedenen Formaten und Sprachen ist in der Datenwissenschaft üblich. Datenwissenschaftler können ChatGPT nutzen, indem sie lernen, vergleichende und bedingte Eingabeaufforderungen mit wenigen Schüssen zu entwerfen, um komplexe SQL-Abfragen in entsprechenden Python-Code zu übersetzen.

Sie können auch Zero-Shot- und Few-Shot-Eingabeaufforderungstechniken anwenden, um aggregierte Werte für verschiedene Felder zu berechnen und Daten effektiv zu manipulieren.

Datentransformation und -umgestaltung

ChatGPT kann auch aufgefordert werden, bei Datentransformations- und Umformungsaufgaben zu helfen, die bei der Datenanalyse recht häufig vorkommen. Wir können kontextgesteuerte Zero-Shot-Prompting-Techniken anwenden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren. Darüber hinaus dienen Eingabeaufforderungen mit wenigen Schüssen auch dazu, Verwirrungsmatrizen oder Pivot-Tabellen zu erstellen, um Daten nach Bedarf umzuformen.

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Datenvorverarbeitung

Wir können ChatGPT verwenden, um fehlende Felder zu identifizieren und Ausreißer zu ermitteln. Effektive Eingabeaufforderungen können auch so gestaltet werden, dass fehlende Daten mithilfe von Mittel- und Medianwerten imputiert werden.

Datenvisualisierung

Als Datenexperten können wir kontextgesteuerte Eingabeaufforderungen verfassen, um Code zum Erstellen verschiedener Diagramme, Diagramme und Grafiken zu generieren. Durch Eingabe von ChatGPT ist auch die Formatierung und Annotation von Diagrammen mit relevanten Beschriftungen, Legenden und Titeln zur Verbesserung der Datendarstellung möglich.

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Feature-Engineering

Feature Engineering ist eine der gefragtesten Fähigkeiten im Werkzeugkasten eines Datenwissenschaftlers. ChatGPT kann bei der Generierung sinnvoller Funktionen für Modelle des maschinellen Lernens helfen, beispielsweise bei der Erstellung zeitbasierter technischer Funktionen. Zu den gängigen zeitbasierten Funktionen aus Datums-/Uhrzeitspalten gehören Wochentag, Monat und Jahr.

Darüber hinaus profitiert ChatGPT von der allgemeinen Funktionsentwicklung, etwa Binning, Normalisierung und Kategorisierung.

Berichterstattung für technisch nicht versierte Zielgruppen

ChatGPT kann die wichtigsten Unterschiede zwischen technischen und nichttechnischen Kommunikationsstilen identifizieren und erkennen, wie wichtig es ist, die Kommunikation auf bestimmte Zielgruppen zuzuschneiden. Kontextbasierte iterative Eingabeaufforderungen können dabei helfen, datenwissenschaftliche Erkenntnisse mithilfe von Terminologien und KPIs zu erklären, die für nicht-technische Interessengruppen geeignet sind.

Damit schließen wir diesen Beitrag mit der Erörterung der verschiedenen Aufforderungstechniken zur effektiven Nutzung von ChatGPT in datenwissenschaftlichen Arbeitsabläufen ab. Diese ausführliche Roadmap zeigt, wie ChatGPT ein wertvolles Tool zur Steigerung der Produktivität und Effizienz beim Programmieren, bei der Datenanalyse, beim maschinellen Lernen oder beim Geschichtenerzählen sein kann.

Vidhi Chugh ist ein KI-Stratege und ein Leiter der digitalen Transformation, der an der Schnittstelle von Produkt, Wissenschaft und Technik arbeitet, um skalierbare Systeme für maschinelles Lernen zu entwickeln. Sie ist eine preisgekrönte Innovationsführerin, Autorin und internationale Rednerin. Ihre Mission ist es, maschinelles Lernen zu demokratisieren und den Jargon aufzubrechen, damit jeder Teil dieser Transformation sein kann.