Haz ciencia de datos en minutos con este plugin de ChatGPT

Haz ciencia de datos en minutos con este plugin de ChatGPT - Codelivly

Los datos se han convertido en una parte integral de nuestra vida diaria, con aplicaciones que van desde plataformas de redes sociales hasta análisis de negocios e investigación científica. Con la abundancia de datos disponibles en la actualidad, existe una creciente demanda de herramientas que puedan ayudar a las personas a comprender esos datos y aprender de ellos. Aquí es donde entra en juego el complemento "Code Interpreter" de ChatGPT: una poderosa herramienta que permite a los usuarios interactuar con los datos en tiempo real, todo dentro de la interfaz de chat.

El complemento 'Code Interpreter' utiliza el lenguaje de programación Python para interpretar y ejecutar el código ingresado por el usuario. Esto significa que los usuarios pueden realizar tareas complejas de análisis de datos, crear modelos predictivos y realizar visualizaciones de datos, todo dentro de la interfaz de chat. Además, el complemento es compatible con una amplia gama de bibliotecas y paquetes de Python, incluidos NumPy, Pandas y Scikit-learn, lo que lo convierte en una herramienta increíblemente versátil para el análisis de datos.

Pero el verdadero poder del complemento 'Code Interpreter' radica en su capacidad para hacer que la ciencia de datos sea accesible para todos. Incluso si no es un científico de datos o un programador experto, puede usar el complemento para explorar y analizar datos fácilmente. La interfaz de chat es intuitiva y fácil de usar, lo que permite a los usuarios hacer preguntas y recibir respuestas en tiempo real. Y con la ayuda integrada del complemento y las funciones de autocompletar, incluso aquellos con experiencia limitada en programación pueden aprender rápidamente y utilizar el poder de Python para el análisis de datos.

En este artículo, exploraremos las diferentes características y funcionalidades del complemento "Intérprete de código" de ChatGPT y brindaremos ejemplos de cómo se puede usar para analizar y visualizar datos. También discutiremos cómo se puede usar el complemento en varios contextos, desde el análisis comercial hasta la investigación científica y el análisis de las redes sociales. Ya sea que sea un científico de datos, un analista de negocios o simplemente alguien que busca dar sentido al mundo que lo rodea, el complemento "Intérprete de código" puede ayudarlo a desbloquear información y descubrir patrones que de otro modo podrían pasar desapercibidos. Únase a nosotros mientras nos sumergimos en el mundo de la ciencia de datos y descubra las infinitas posibilidades con el complemento "Code Interpreter" de ChatGPT.

Índice
  1. ¿Qué es el complemento 'Intérprete de código'?
  2. Paso 1: cargar y preprocesar datos
  3. Paso 2: Análisis de datos exploratorios (EDA)
  4. Paso 3: Transformación de datos para estacionariedad
  5. Paso 4: Selección del modelo y estimación de parámetros
  6. Paso 5: entrenar el modelo
  7. Paso 6: Pronóstico
  8. Paso 7: Visualización e interpretación

¿Qué es el complemento 'Intérprete de código'?

Imagine tener un compañero de ciencia de datos que domine el lenguaje Python. Esto es exactamente lo que le brinda el complemento 'Code Interpreter' de ChatGPT: la capacidad de comunicarse con sus datos de manera fluida e intuitiva.

Con este poderoso complemento, puede ejecutar fácilmente código Python, analizar conjuntos de datos complejos y obtener resultados instantáneos directamente en el chat. Es como tener un asistente personal siempre listo para ayudarlo a comprender sus datos, sin importar cuán pequeños o complejos sean.

El complemento 'Code Interpreter' no es solo una herramienta, es un cambio de juego. Le permite interactuar con sus datos de una manera natural e intuitiva, lo que le brinda el poder de explorar, experimentar y descubrir información en tiempo real.

Atrás quedaron los días de pasar horas estudiando detenidamente el código, tratando de dar sentido a los mensajes de error oscuros y la sintaxis confusa. Con el complemento 'Code Interpreter' de ChatGPT, puede concentrarse en lo que realmente importa: desbloquear el valor oculto en sus datos.

Entonces, ¿por qué esperar? Comience a explorar las infinitas posibilidades de la ciencia de datos hoy usando el complemento "Code Interpreter" de ChatGPT. ¡Es como tener un gurú de la ciencia de datos al alcance de la mano!

Armado con esta ingeniosa herramienta, me embarqué en mi búsqueda para comprender y predecir la inflación.

Aviso de rol: Pedí actuar como asesor económico y ayudarme a entender lo que es esencial para calcular la inflación.

Captura de pantalla del autor.

Paso 1: cargar y preprocesar datos

Le pedí a ChatGPT que accediera a datos históricos y comenzara a hacer predicciones sobre ellos. Me dijo que iba a utilizar la base de datos FRED (Federal Reserve Economic Data), pero lamentablemente no pudo descargar los datos.

Captura de pantalla del autor

así que pregunté cómo descargar los datos.

Captura de pantalla del autor

Voila, ese fue el sitio exacto y la consulta de búsqueda. Seguí las instrucciones para cargar el archivo CSV.

Captura de pantalla del autor de https://fred.stlouisfed.org/

Ahora tenemos los datos en csv. Expliqué en el último artículo cómo puedes descargar los datos. Así que descargué y pedí usar estos datos.

Paso 2: Análisis de datos exploratorios (EDA)

Con un poco de ayuda de ChatGPT, visualicé los datos, observé las tendencias y exploré las métricas clave. ¿La mejor parte? ChatGPT me dio información en inglés sencillo. Sin jerga, sin confusión, ¡solo claridad!

Wahhh…. Comencemos la diversión de la ciencia de datos 👍🏻

Análisis de datos :

Trazó los datos de la serie temporal para explorar visualmente la tendencia y la estacionalidad de los valores del IPC.

Probó la estacionariedad utilizando la prueba de Dickey-Fuller aumentada (ADF). El resultado indicó que la serie de tiempo original no era estacionaria.

Captura de pantalla del autor

Paso 3: Transformación de datos para estacionariedad

  • Para lograr la estacionariedad, aplicó diferenciación de primer orden a los datos de series temporales, lo que implicó calcular las diferencias entre observaciones consecutivas.
  • Volvió a probar la estacionariedad usando la prueba ADF en los datos diferenciados. El resultado confirmó que la serie temporal diferenciada era estacionaria.
Captura de pantalla del autor

Paso 4: Selección del modelo y estimación de parámetros

Pronóstico del futuro: El siguiente paso fue pronosticar el IPC a cinco años. ChatGPT me presentó el modelo ARIMA, un elegante modelo de serie temporal. ¡Él analizó los números y me dio una predicción que tenía sentido! Y oye, incluso pude ver los intervalos de confianza (para cuando te sientes inseguro, ¿sabes?).

Captura de pantalla del autor
  • Examinó los gráficos de la función de autocorrelación (ACF) y la función de autocorrelación parcial (PACF) para determinar el orden del modelo ARIMA (parámetros p, d, q).
  • Con base en las gráficas ACF y PACF, seleccionó un modelo ARIMA inicial con parámetros p=1, d=1 y q=1.

Paso 5: entrenar el modelo

Captura de pantalla del autor
  • Ajusta el modelo ARIMA con los parámetros elegidos (p=1, d=1, q=1) a los datos de la serie temporal original (no diferenciada). El modelo aprendió de patrones de datos históricos.

Paso 6: Pronóstico

Captura de pantalla del autor
  • Usó el modelo ARIMA ajustado para pronosticar el IPC para los próximos cinco años (60 meses) a partir del último punto de datos.
  • Generó pronósticos puntuales e intervalos de confianza para tener en cuenta la incertidumbre en los pronósticos.

Paso 7: Visualización e interpretación

Captura de pantalla del autor
  • Trazó datos históricos, valores de CPI previstos e intervalos de confianza para presentar visualmente los resultados.
  • Interpretó los valores de los pronósticos en el contexto de las tendencias de inflación, sabiendo que los pronósticos están sujetos a incertidumbre y factores externos.
Captura de pantalla del autor

Hágalo divertido y amistoso: Seamos honestos, el mundo de la ciencia de datos puede ser desalentador. Pero ChatGPT lo hizo divertido, fácil y accesible. ¡Era como tener un guía amigable que sabía qué decir y cuándo decirlo!

Una conversación con impacto duradero: Cuando terminé mi encuesta de inflación, no pude evitar sentirme agradecida por la experiencia. El complemento "Code Interpreter" de ChatGPT ha hecho que la ciencia de datos sea muy fácil.

¡Fue rápido, eficiente y extremadamente agradable!

Entonces, ya sea que sea un científico de datos experimentado o un novato curioso, pruebe ChatGPT. Nunca se sabe qué ideas fascinantes descubrirá, ¡y qué tiempo tan agradable pasará en el camino!

Hágame saber lo que le gustaría ver a continuación, y pasaré la mayor parte del tiempo explorando escenarios prácticos para facilitarnos la vida con la IA. Deja un comentario para que Medium pueda recomendarte otro contenido excelente. La mejor parte de leer artículos es desplazarse hasta la sección de comentarios y encontrar información adicional o comentarios divertidos. ¡Así que vamos, vamos a sacudir a la comunidad de IA!

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