ChatGPT如何彻底改变数据科学、技术和Python

Python
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2024-01-07
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标签   ChatGPT

思维导图

介绍

  1. ChatGPT是一个出色的资源，适用于对在Python编程、数据科学和技术应用中利用语言模型的能力感兴趣的任何人。由于它能够生成代码片段、理解和回答
  2. Python特定的问题和命令，并执行数据分析和机器学习任务，它是一个强大的工具，适用于初学者和高级用户。
  3. 随着自然语言处理技术的进步，ChatGPT和其他语言模型将继续在创新解决方案和各个领域的进展中扮演重要角色。用户可以通过将其融入到他们的工作流程和项目中，充分发挥ChatGPT的潜力并利用其能力更加高效和有效地实现目标。

学习资源

Pandas数据分析

  1. Pandas速查表：https://pandas.pydata.org/Pandas/Cheat Sheet.pdf
  2. 使用Pandas进行数据清洗和准备 使用Matplotlib进行数据可视化
  3. 资源：DataCamp的Python数据清洗课程：https://www.datacamp.com/courses/cleaning-data-with-python
  4. Pandas和Matplotlib教程：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/visualization.html
  5. Pandas Cookbook：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/cookbook.html

Scikit-Learn机器学习

  1. Scikit-Learn用户指南：https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html
  2. IBM的Python机器学习课程：https://www.edx.org/course/machine-learning-with-python-a-practical-introduct
  3. Scikit-Learn速查表：https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine-learning-map/index.html
  4. 《使用Scikit Learn、Keras和TensorFlow进行机器学习》Aurélien Géron
  5. DataCamp的《机器学习入门》（课程）
  6. Scikit-learn官方文档：https://scikit-learn.org/

Python

  1. Wes McKinney的《Python数据分析》（书籍）
  2. DataCamp的《Python入门》（课程）
  3. Jake VanderPlas的《Python数据科学手册》（书籍）
  4. IBM Watson Studio的《数据科学的Python基础》（课程）
  5. Colt Steele的《Python编程营地》（课程）
  6. DataCamp的《数据处理与清洗入门》（课程）
  7. 由 Wes McKinney 编写的《Python for Data Analysis》（书籍）
  8. 《DataCamp 上的 Data Manipulation with Pandas》（课程）
  9. 《Kaggle 上的 Data Wrangling with Pandas》（课程）
  10. 《IBM Watson Studio 上的 Introduction to Pandas》（课程）
  11. 《NumPy 上的 NumPy Basics》（教程）
  12. 《Python Data Science Handbook 上的 NumPy and Pandas》（书籍章节）
  13. 《Udacity 上的 Data Manipulation with Pandas》（课程）

数据分析

DataFrame只包含两个DataFrames中'key'列值匹配的行

数据科学

什么是数据科学

数据科学是一个跨学科的领域，涉及使用统计和计算方法，以及机器学习和人工智能，从数据中提取洞察力和知识。它结合了数学、统计学、计算机科学和领域特定知识的要素，用于分析、可视化和解释复杂的数据集。

数据科学家负责设计和实施算法，开发模型，并使用编程语言和软件工具分析和处理大型数据集。他们在包括医疗保健、金融、市场营销和技术在内的广泛行业中工作。数据科学产生的洞察力和预测可以为商业决策、推动创新以及改善各行业的效率提供信息。

ChatGPT在数据科学中的应用

  1. 文本分类
  2. 文本摘要
  3. 问题问答
  4. 语言翻译
  5. 文本生成
  6. 情感分析
  7. 命名实体识别

ChatGPT、LLMs和NLP在数据和分析中扮演什么角色？

  1. 编写能够分析数据或自动化处理数据收集、格式化和清洗等流程的代码和应用程序
  2. 定义数据结构，例如数据库记录中应包含哪些字段，或者电子表格所需的行列标题
  3. 构建图表、图形、图示或信息图
  4. 制定培训材料
  5. 生成各种应用虚拟或合成数据
  6. 提供合规、操作指南
  7. 识别分析过程最佳实践

实战

猜数字 游戏

Python故事生成器

  1. 收集一个故事数据集，用于训练机器学习模型。数据集应包括各种类型的故事，从短篇小说到长篇小说，涵盖各种流派，如浪漫、悬疑、科幻和奇幻。数据集越多样化，机器学习模型生成独特且引人入胜的故事的能力就越好。
  2. 构建机器学习模型。我们可以采取几种不同的方法，但最流行的一种方法是使用递归神经网络（RNN）。RNN是一种特别适合处理文本等数据序列的神经网络类型。我们可以使用RNN来分析输入提示并生成一个连贯和吸引人的故事。使用Keras库，它是一个流行的深度学习库，构建在TensorFlow之上。Keras为构建神经网络提供了一个简单直观的API，这使得它成为初学者的理想选择。我们还将使用一个预训练的词嵌入，比如GloVe嵌入，来帮助模型更好地理解输入提示中单词的含义。
  3. 数据进行预处理。这包括将文本数据转换为机器学习模型可以理解的格式。我们将对文本数据进行分词处理，将其分割为单个单词，然后使用预训练的词嵌入将每个单词转换为数值表示。我们还将对单词序列进行填充，以确保它们具有相同的长度。
  4. 构建RNN模型本身。我们将使用一种称为序列-序列模型的RNN类型，它特别适合生成文本。序列-序列模型由两个主要组成部分组成：编码器和解码器。
  5. 一旦模型训练完毕，我们可以使用它根据输入提示生成故事。我们将提示用户输入一个角色、一个背景和一个情节，然后使用模型根据这些输入生成故事。

Python项目理念：中级难度的随机维基百科文章

在维基百科中搜索随机文章并检索它。用户被询问是否想阅读文章。如果回答是肯定的，将显示内容。如果回答是否定的，则显示另一篇随机文章。

$ pip install wikipedia

wikipedia.page方法返回一个包含文章标题、内容和URL等各种属性的WikipediaPage对象。

用途

  1. 学习新主题内容
  2. 生成内容创意
  3. 构建推荐系统

Python命令行应用

创建并激活虚拟环境

$ python3 -m venv myprojectenv$ source myprojectenv/bin/activate

创建应用

$ pip install flask$ pip install click

定义命令：要定义命令，使用@click.command()修饰器，并使用@click.command(name='command_name')修饰器给命令命名。

隐写术

隐写术涉及将秘密数据隐藏在载体文件中，可以是图像、音频文件或任何其他数字文件。其目标是使秘密数据对于除了预期的接收者之外的任何人都是不可见的。

  1. 空域隐写术：直接修改像素值
  2. 频域隐写术：使用离散余弦变换（DCT）技术来修改图像的频率系数

涉及隐写术的库

  1. Pillow：一个可用于图像处理的Python图像库
  2. NumPy：一个用于数值计算的Python库
  3. SciPy：一个用于科学计算的Python库

为了在载体文件中编码秘密数据，我们需要将秘密数据首先转换为二进制格式。

使用format()函数和ord()函数将字符串"Hello, world!"转换成二进制格式。ord()函数返回一个字符的ASCII值。

使用Pillow打开载体文件并将其转换为NumPy数组。这将使我们能够轻松地操作图像的像素值

网络爬虫

有许多Python库可供网页抓取/爬取，包括BeautifulSoup、Scrapy和Requests

正则表达式查询工具

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