Article original : How to Use ChatGPT – Prompts for Data Scientists

Par Shittu Olumide

De nos jours, beaucoup de gens sont préoccupés par la manière dont l'IA évolue. Ils la voient résoudre des problèmes sans effort, effectuer des tâches rapidement et avec précision, et accomplir des travaux facilement et efficacement.

Et tandis que certaines personnes ont peur, d'autres l'embrassent réellement. Je fais partie de ces personnes qui l'embrassent, et je vous conseille de faire de même. Apprenez à utiliser l'IA à votre propre avantage.

Ce n'est pas un nouveau phénomène. À l'époque où l'internet a commencé, beaucoup de gens étaient sceptiques à son sujet et ne voulaient pas changer. Ils ne voulaient pas déplacer leurs entreprises en ligne. Mais c'est l'inverse maintenant – presque toutes les entreprises de nos jours ont une présence en ligne.

Je crois que c'est ainsi que cela va être dans un avenir très proche : quiconque ne peut pas utiliser l'IA à son avantage et tirer parti de ses capacités pourrait souffrir.

Pour pouvoir obtenir les meilleurs résultats lors de l'utilisation d'un outil d'IA, vous devez être capable de poser les bonnes questions et de saisir les bonnes invites.

Dans cet article, je vais partager quelques invites utiles et importantes que les scientifiques des données peuvent utiliser. Nous allons couvrir des domaines tels que l'apprentissage automatique, la visualisation de données, et bien plus encore.

Qu'est-ce que ChatGPT ?

ChatGPT est un modèle de langage développé par OpenAI basé sur l'architecture GPT-3.5. Il utilise des algorithmes d'apprentissage profond pour générer des réponses humaines aux requêtes ou entrées des utilisateurs.

En tant que modèle de langage, il a été formé sur une quantité massive de données textuelles provenant de diverses sources et peut comprendre et générer du texte dans plusieurs langues.

ChatGPT peut faire beaucoup de choses, y compris ce qui suit :

1. Répondre à des questions de culture générale.
2. Fournir des explications plus simples de concepts complexes.
3. Générer des invites d'écriture créative.
4. Résumer de longs passages de texte.
5. Recommander des produits ou services basés sur les préférences des utilisateurs.
6. Traduire du texte dans différentes langues.
7. Générer des réponses humaines aux conversations.
8. Aider à l'apprentissage des langues en fournissant des définitions et des exemples de mots et de phrases.
9. Générer du contenu personnalisé, tel que des e-mails et des publications sur les réseaux sociaux.
10. Créer des chatbots et des assistants virtuels pour les entreprises.
11. Aider à la recherche en fournissant des informations et des sources pertinentes.
12. Générer des blagues et des réponses humoristiques.
13. Aider à la santé mentale en fournissant des stratégies d'adaptation et des ressources.
14. Analyser des données et générer des rapports.
15. Générer de la musique et de l'art basé sur les entrées et les préférences des utilisateurs.

Notez que cette liste n'est pas exhaustive. Les capacités de ChatGPT évoluent et s'étendent constamment avec les avancées de la technologie de l'intelligence artificielle.

Bonnes pratiques pour créer de bonnes invites

Trouver de bonnes questions à poser à ChatGPT peut être un défi, mais certains principes et stratégies généraux peuvent vous aider à vous guider dans le processus.

1. Définissez clairement l'objectif de la question : Avant de formuler une bonne question pour ChatGPT, il est important d'être clair sur ce que vous essayez d'accomplir. Quelle information ou quel aperçu espérez-vous obtenir du modèle ? Une fois que vous avez un objectif clair en tête, vous pouvez commencer à réfléchir aux types de questions qui pourraient être les plus utiles.
2. Soyez spécifique et concentré : ChatGPT est bon pour générer des réponses à des questions spécifiques, il est donc important de formuler vos questions de manière spécifique et ciblée. Évitez les questions larges ou vagues, et soyez aussi clair et concis que possible.
3. Utilisez un langage naturel : ChatGPT est conçu pour comprendre et générer un langage naturel, il est donc important de l'utiliser lors de la formulation de vos questions. Évitez d'utiliser un jargon technique ou un langage complexe qui pourrait être difficile à comprendre pour le modèle.
4. Fournissez un contexte : ChatGPT fonctionne mieux lorsqu'il dispose d'un contexte à utiliser, il peut donc être utile de fournir un certain contexte lors de la formulation de vos questions. Cela peut inclure la fourniture d'informations de fond ou l'explication du contexte de la question.
5. Testez et affinez : Enfin, il est important de tester vos questions et de les affiner au fil du temps. Essayez différents types de questions et voyez comment ChatGPT répond. Faites attention à la qualité et à l'exactitude des réponses que vous obtenez, et utilisez ces commentaires pour affiner vos questions et améliorer la qualité des informations que vous obtenez de ChatGPT.

Explorons certains de ces domaines en science des données et mettons en évidence les types de questions que vous pouvez poser à ChatGPT pour obtenir des réponses utiles.

Exploration de données

L'exploration de données est le processus d'analyse, de visualisation et de compréhension d'un ensemble de données pour découvrir des motifs, des tendances et des relations entre les variables.

Voici 10 exemples de questions que vous pouvez poser à ChatGPT pour obtenir des réponses vraiment utiles sur l'exploration de données :

1. Qu'est-ce que l'exploration de données et comment est-elle utile en science des données ?

Exemple de question et de réponse sur l'exploration de données

2. Quelles sont certaines bibliothèques Python populaires pour l'exploration de données et comment sont-elles utilisées ?

3. Pouvez-vous fournir un exemple de script de base d'exploration de données utilisant Python ?

4. Comment pouvez-vous identifier des motifs et des tendances dans les données de séries temporelles en utilisant Pandas et Matplotlib ?

5. Comment pouvez-vous générer des nuages de points et des graphiques en ligne pour explorer les relations entre les variables en utilisant Pandas et Matplotlib ?

6. Comment pouvez-vous effectuer une réduction de dimensionnalité en utilisant l'ACP pour explorer les relations entre les variables ?

7. Pouvez-vous fournir un exemple de script d'exploration de données qui identifie des motifs et des tendances dans les données en utilisant Pandas et Seaborn ?

8. Quelles sont certaines techniques courantes pour explorer les relations entre les variables en utilisant Pandas et Matplotlib ?

9. Pouvez-vous fournir un exemple de script d'exploration de données qui utilise t-SNE, ACP et clustering pour explorer les relations entre les variables ?

10. Comment pouvez-vous effectuer une réduction de dimensionnalité en utilisant l'ACP pour explorer les relations entre les variables ?

Analyse de données

L'analyse de données implique la collecte, le nettoyage, la transformation et la modélisation des données pour en tirer des insights et des conclusions. Elle est importante dans de nombreux domaines tels que les affaires, la science, l'ingénierie et les sciences sociales.

Voici 10 questions que vous pouvez poser à ChatGPT pour obtenir les réponses les plus utiles sur l'analyse de données :

1. Quelle est la différence entre l'analyse de données et l'extraction de données ?

Exemple de question et de réponse sur l'analyse de données

2. Quelles sont les méthodes d'analyse de données les plus courantes ?

3. Quelle est la différence entre les statistiques descriptives et inférentielles ?

4. Comment sélectionner le test statistique approprié pour mes données ?

5. Comment puis-je utiliser la visualisation de données pour analyser mes données ?

6. Quels sont certains défis courants dans l'analyse de données, et comment puis-je les surmonter ?

7. Quelles sont certaines techniques pour nettoyer et prétraiter les données ?

8. Comment puis-je garantir la qualité et l'exactitude de mes données ?

9. Comment puis-je utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour l'analyse de données ?

10. Quelles sont certaines considérations éthiques dans l'analyse de données, et comment puis-je les aborder ?

Visualisation de données

La visualisation de données fait référence à la représentation de données et d'informations par des moyens graphiques ou visuels, tels que des graphiques, des diagrammes et des cartes, pour aider les gens à comprendre rapidement et efficacement des ensembles de données complexes et des motifs.

Voici 10 questions possibles que vous pourriez poser à ChatGPT pour en savoir plus sur la visualisation de données :

1. Quelles sont certaines bibliothèques Python populaires pour la visualisation de données et comment sont-elles utilisées ?

Exemple de question et de réponse sur la visualisation de données

2. Pouvez-vous me donner un exemple de création de graphiques interactifs avec Plotly ?

3. Comment pouvez-vous garantir que vos visualisations sont accessibles et lisibles ?

4. Comment pouvez-vous choisir le bon graphique ou diagramme pour différents types de données ?

5. Pouvez-vous fournir un exemple de script de base de visualisation de données utilisant Python ?

6. Quelles sont certaines techniques courantes pour créer des visualisations statiques en utilisant Matplotlib et Seaborn ?

7. Comment pouvez-vous effectuer une analyse de corrélation et une cartographie thermique en utilisant Pandas et Matplotlib ?

8. Pouvez-vous fournir un exemple de visualisation de données qui respecte les meilleures pratiques pour une conception de visualisation efficace ?

9. Comment pouvez-vous créer des graphiques en ligne, des graphiques à barres, des nuages de points et d'autres visualisations en utilisant Matplotlib et Seaborn ?

10. Quels sont quelques exemples de visualisations de données innovantes et comment ont-elles été créées ?

Extraction de données

L'extraction de données implique la découverte de motifs et d'informations à partir de grands ensembles de données en utilisant des méthodes statistiques et computationnelles. Elle vous permet d'extraire des informations utiles des données et de les transformer en une structure compréhensible pour une utilisation ultérieure.

Voici 10 questions que vous pouvez poser à ChatGPT pour obtenir les meilleures réponses sur l'extraction de données :

1. Quelle est la différence entre l'extraction de données et l'apprentissage automatique ?

Exemple de question et de réponse sur l'extraction de données

2. Quelles sont certaines techniques standard utilisées dans l'extraction de données ?

3. Comment l'extraction de données aide-t-elle dans les processus de prise de décision ?

4. Quels sont certains des avantages de l'extraction de données ?

5. Pouvez-vous expliquer le processus d'extraction de données en termes simples ?

6. Quels sont certains des défis de l'extraction de données ?

7. Comment l'extraction de données peut-elle être utilisée dans le marketing et la publicité ?

8. Pouvez-vous fournir quelques exemples d'applications réussies d'extraction de données ?

9. Quelles considérations éthiques doivent être prises en compte lors de l'utilisation de l'extraction de données ?

10. Comment l'extraction de données peut-elle être utilisée dans les soins de santé et la recherche médicale ?

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux systèmes informatiques d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. L'objectif principal de l'apprentissage automatique est de permettre aux machines d'améliorer automatiquement leurs performances sur une tâche particulière grâce à l'expérience.

Voici 10 questions que vous pouvez poser à ChatGPT pour en savoir plus sur l'apprentissage automatique :

1. Pouvez-vous fournir un exemple de script de base d'apprentissage automatique utilisant Python ?

Exemple de question et de réponse sur l'apprentissage automatique

2. Quelles sont certaines bibliothèques Python populaires pour l'apprentissage automatique et comment sont-elles utilisées ?

3. Qu'est-ce qu'une sélection de modèle et comment pouvez-vous choisir le bon algorithme pour un problème d'apprentissage automatique ?

4. Comment pouvez-vous comparer les performances de différents modèles d'apprentissage automatique en utilisant différentes métriques ?

5. Pouvez-vous écrire un code qui appliquera 6 algorithmes de classification différents à la fois, et les évaluer en utilisant la précision-rappel et le score f1 et ajouter les résultats au cadre de données appelé pred_df ?

6. Comment pouvez-vous effectuer des tâches de clustering et de réduction de dimensionnalité en utilisant Scikit-Learn ?

7. Pouvez-vous fournir un exemple de script d'apprentissage automatique qui effectue une sélection de modèle en utilisant Scikit-Learn ?

8. Comment pouvez-vous effectuer des tâches de régression et de classification en utilisant Scikit-Learn ?

9. Quelles sont certaines bonnes pratiques pour déployer des modèles d'apprentissage automatique en production ?

10. Comment pouvez-vous évaluer les performances d'un modèle d'apprentissage non supervisé en utilisant différentes métriques ?

Plus de conseils pour interagir avec ChatGPT

Une fois que vous avez vos réponses de ChatGPT, il y a encore beaucoup de choses que vous pouvez faire. ChatGPT a une conscience contextuelle, donc il n'"oublie" pas ce dont vous parliez si vous demandez dans la même session/fil. Essayez ces techniques pour obtenir encore plus d'informations :

1. Posez des questions de suivi : Si ChatGPT répond à votre question mais que vous souhaitez plus d'informations ou des éclaircissements, n'hésitez pas à poser une question de suivi. Par exemple, si vous demandez, "Qu'est-ce que la science des données ?" et que ChatGPT répond avec une définition, vous pourriez suivre avec une question comme "Pouvez-vous me donner un exemple de la façon dont la science des données est utilisée dans le monde réel ?"
2. Demandez des éclaircissements : Si la réponse de ChatGPT n'est pas claire ou que vous ne comprenez pas quelque chose, n'hésitez pas à demander des éclaircissements. ChatGPT est conçu pour fournir des réponses claires et concises, mais parfois une explication supplémentaire peut être nécessaire.
3. Soyez spécifique : Essayez d'être aussi spécifique que possible lorsque vous posez une question. Cela aidera ChatGPT à fournir une réponse plus précise et pertinente. Par exemple, au lieu de demander, "Qu'est-ce que le marché boursier ?", vous pourriez demander, "Comment les prix des actions fluctuent-ils en réponse aux indicateurs économiques ?"
4. Utilisez un langage naturel : ChatGPT est conçu pour comprendre et répondre au langage naturel, alors essayez de poser des questions sur un ton conversationnel. Vous n'avez pas besoin de jargon technique ou de langage complexe pour obtenir une bonne réponse.
5. Gardez la conversation concentrée : Restez sur le sujet et évitez de poser des questions sans rapport ou tangentielles. Cela aidera ChatGPT à fournir des réponses plus concentrées et précises. Si vous voulez poser une question différente, il est généralement préférable de commencer une nouvelle conversation.

Conclusion

ChatGPT est un outil puissant que les scientifiques des données peuvent utiliser pour améliorer leur travail. Avec ses capacités de traitement du langage naturel, ChatGPT peut fournir des réponses rapides et précises à une large gamme de questions sur l'extraction de données, ce qui en fait une ressource indispensable pour ceux qui travaillent dans ce domaine.

En posant les bonnes questions, vous pouvez obtenir des informations précieuses sur les techniques, les outils et les meilleures pratiques d'extraction de données, conduisant finalement à une meilleure prise de décision et à des résultats améliorés. N'oubliez simplement pas de vérifier les faits si vous n'êtes pas très familier avec le sujet sur lequel vous posez des questions.

Avec l'importance croissante de l'extraction de données dans le monde des affaires d'aujourd'hui, ChatGPT peut aider les scientifiques des données à rester au courant des dernières tendances et avancées, leur donnant un avantage concurrentiel sur le marché.

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