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Es ist jetzt offensichtlich, dass diejenigen, die KI schnell einführen, eine Vorreiterrolle übernehmen werden, während diejenigen, die sich dem Wandel widersetzen, durch diejenigen ersetzt werden, die KI bereits nutzen. Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur eine Modeerscheinung; Es wird zu einem unverzichtbaren Werkzeug in verschiedenen Branchen, einschließlich der Datenwissenschaft. Entwickler und Forscher nutzen zunehmend KI-gestützte Tools, um ihre Arbeitsabläufe zu vereinfachen. Ein solches Tool, das in letzter Zeit enorm an Popularität gewonnen hat, ist ChatGPT.

In diesem Blog werde ich die 7 besten KI-Tools diskutieren, die mein Leben als Datenwissenschaftler einfacher gemacht haben. Diese Tools sind für meine täglichen Aufgaben unverzichtbar, etwa beim Schreiben von Tutorials, beim Recherchieren, Codieren, Analysieren von Daten und beim Durchführen maschineller Lernaufgaben. Durch die Weitergabe dieser Tools hoffe ich, anderen Datenwissenschaftlern und Forschern dabei zu helfen, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und im sich ständig weiterentwickelnden Bereich der KI immer einen Schritt voraus zu sein.

Jeder Datenprofi kennt Pandas, ein Python-Paket zur Datenmanipulation und -analyse. Aber was wäre, wenn ich Ihnen sagen würde, dass Sie, anstatt Code zu schreiben, Datenvisualisierungen analysieren und generieren können, indem Sie einfach eine Eingabeaufforderung oder eine Frage eingeben? Das ist, was PandasAI tut – es ist wie ein KI-Agent für Ihren Python-Workflow, der die Datenanalyse mithilfe verschiedener KI-Modelle automatisiert. Sie können sogar lokal ausgeführte Modelle verwenden. 

Im folgenden Code haben wir einen Agenten mithilfe des Pandas-Datenrahmens und des OpenAI-Modells erstellt. Dieser Agent kann in natürlicher Sprache verschiedene Aufgaben an Ihrem Datenrahmen ausführen. Wir haben ihm eine einfache Frage gestellt und dann um eine Erklärung gebeten, wie es zu den Ergebnissen gekommen ist.

import os
import pandas as pd
from pandasai.llm import OpenAI
from pandasai import Agent

sales_by_country = pd.DataFrame(
    {
        "country": [
            "United States",
            "United Kingdom",
            "France",
            "Germany",
            "Italy",
            "Spain",
            "Canada",
            "Australia",
            "Japan",
            "China",
        ],
        "sales": [5000, 3200, 2900, 4100, 2300, 2100, 2500, 2600, 4500, 7000],
    }
)

llm = OpenAI(api_token=os.environ["OPENAI_API_KEY"])
pandas_ai_df = Agent(sales_by_country, config={"llm": llm})

response = pandas_ai_df.chat("Which are the top 5 countries by sales?")
explanation = pandas_ai_df.explain()

print("Answer:", response)
print("Explanation:", explanation)

Die Ergebnisse sind erstaunlich. Das Experimentieren mit meinen realen Daten hätte mindestens eine halbe Stunde gedauert.

Answer: The top 5 countries by sales are: China, United States, Japan, Germany, United Kingdom
Explanation: I looked at the data we have and found a way to sort it based on sales. Then, I picked the top 5 countries with the highest sales numbers. Finally, I put those countries into a list and created a sentence to show them as the top 5 countries by sales.

GitHub-Copilot ist jetzt erforderlich, wenn Sie Vollzeitentwickler sind oder täglich mit dem Code arbeiten. Warum? Es verbessert Ihre Fähigkeit, schneller sauberen und effektiven Code zu schreiben. Sie können sogar mit Ihrer Datei chatten und schneller debuggen oder kontextsensitiven Code generieren. 

GitHub Copilot umfasst KI-Chatbot, Inline-Chatbox, Codegenerierung, Autovervollständigung, CLI-Autovervollständigung und andere GitHub-basierte Funktionen, die bei der Codesuche und dem Verständnis helfen können.

GitHub Copilot ist ein kostenpflichtiges Tool. Wenn Sie also nicht 10 US-Dollar pro Monat zahlen möchten, sollten Sie es sich ansehen Die 5 besten KI-Codierungsassistenten, die Sie ausprobieren müssen.

ChatGPT dominiert seit 2 Jahren den KI-Bereich. Menschen verwenden es zum Schreiben von E-Mails, zum Generieren von Inhalten, zum Generieren von Code und für alle Arten von nominellen arbeitsbezogenen Aufgaben. 

Wenn Sie ein Abonnement bezahlen, erhalten Sie Zugriff auf das hochmoderne Modell GPT-4, das sich hervorragend zur Lösung komplexer Probleme eignet. 

Ich verwende es täglich zur Codegenerierung, zur Codeerklärung, zum Stellen allgemeiner Fragen und zur Inhaltsgenerierung. Die von KI erzeugte Arbeit ist nicht immer perfekt. Möglicherweise müssen Sie einige Änderungen vornehmen, um es einem breiteren Publikum zu präsentieren. 

ChatGPT ist ein unverzichtbares Tool für Datenwissenschaftler. Es zu benutzen ist kein Betrug. Stattdessen sparen Sie im Vergleich zu allen anderen Zeit bei der Recherche und Lösungsfindung.

Wenn Sie Wert auf Privatsphäre legen, sollten Sie darüber nachdenken, Open-Source-KI-Modelle auf Ihrem Laptop auszuführen. Kasse 5 Möglichkeiten, LLMs auf Ihrem Laptop zu verwenden.

Wenn Sie ein tiefes neuronales Netzwerk für eine komplexe maschinelle Lernaufgabe trainiert haben, müssen Sie es zuerst trainiert haben Google Colab aufgrund der Verfügbarkeit frei zugänglicher GPUs und TPUs. Angesichts des Aufschwungs der generativen KI hat Google Colab kürzlich einige Funktionen eingeführt, die Ihnen dabei helfen, Code zu generieren, schneller zu debuggen und automatisch zu vervollständigen. 

Colab AI ist wie ein integrierter KI-Codierungsassistent in Ihrem Arbeitsbereich. Sie können Code generieren, indem Sie einfach Eingabeaufforderungen stellen und Folgefragen stellen. Es verfügt außerdem über eine Inline-Code-Eingabeaufforderung, obwohl die Verwendung mit der kostenlosen Version nur begrenzt möglich ist. 

Ich würde Ihnen wärmstens empfehlen, die kostenpflichtige Version zu erwerben, da sie bessere GPUs und ein insgesamt besseres Codierungserlebnis bietet.

Entdecken Sie Top 11 KI-Codierungsassistenten für 2024 und probieren Sie alle Alternativen zu Colab AI aus, um die beste Lösung für Sie zu finden.

Ich habe benutzt Ratlosigkeit KI als meine neue Suchmaschine und Forschungsassistentin. Es hilft mir, mehr über neue Technologien und Konzepte zu erfahren, indem es prägnante und aktuelle Zusammenfassungen mit Links zu relevanten Blogs und Videos bereitstellt. Ich kann sogar Folgefragen stellen und eine modifizierte Antwort erhalten. 

Perplexity AI bietet verschiedene Funktionen zur Unterstützung seiner Benutzer. Es kann unter Verwendung der neuesten Quellen ein breites Spektrum an Fragen beantworten, von grundlegenden Fakten bis hin zu komplexen Fragen. Die Copilot-Funktion ermöglicht es Benutzern, ihre Themen eingehend zu erkunden und so ihr Wissen zu erweitern und neue Interessengebiete zu entdecken. Darüber hinaus können Benutzer ihre Suchergebnisse nach Projekten oder Themen in „Sammlungen“ organisieren und so in Zukunft einfacher finden, was sie benötigen.

Zur kasse 8 KI-gestützte Suchmaschinen Dies kann Ihre Such- und Recherchemöglichkeiten im Internet als Alternative zu Google verbessern.

Das möchte ich Sie wissen lassen Grammarly ist ein außergewöhnliches Hilfsmittel für Menschen mit Legasthenie. Es hilft mir, Inhalte schnell und genau zu schreiben. Ich verwende Grammarly nun seit fast 9 Jahren und ich liebe die Funktionen, die meine Rechtschreibung, Grammatik und die Gesamtstruktur meines Schreibens korrigieren. Kürzlich haben sie Grammarly AI eingeführt, das es mir ermöglicht, mein Schreiben mithilfe generativer KI-Modelle zu verbessern. Dieses Tool hat mir das Leben erleichtert, da ich jetzt bessere E-Mails, Direktnachrichten, Inhalte, Tutorials und Berichte schreiben kann. Es ist für mich ein wichtiges Werkzeug, ähnlich wie Canva.

Gesicht umarmen ist nicht nur ein Werkzeug, sondern ein ganzes Ökosystem, das zu einem wesentlichen Bestandteil meines täglichen Arbeitslebens geworden ist. Ich verwende es, um auf Datensätze, Modelle, Demos zum maschinellen Lernen und APIs für KI-Modelle zuzugreifen. Darüber hinaus verlasse ich mich auf verschiedene Hugging Face Python-Pakete zum Trainieren, Feinabstimmen, Bewerten und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen.

Hugging Face ist eine Open-Source-Plattform, die für die Community kostenlos ist und es Menschen ermöglicht, Datensätze, Modelle und KI-Demos zu hosten. Sie können damit sogar Ihre Modellinferenzen bereitstellen und auf GPUs ausführen. In den nächsten Jahren wird es wahrscheinlich die wichtigste Plattform für Datendiskussionen, Forschung und Entwicklung sowie den Betrieb werden.

Entdecken Sie Top 10 Data-Science-Tools für den Einsatz im Jahr 2024 und werden Sie ein Super-Datenwissenschaftler, der Datenprobleme besser löst als jeder andere.

Ich habe benutzt Travis, ein KI-gestützter Tutor, der Forschung zu fortgeschrittenen Themen wie MLOps, LLMOps und Data Engineering durchführt. Es bietet einfache Erklärungen zu diesen Themen und Sie können wie bei jedem Chatbot Folgefragen stellen. Es ist perfekt für diejenigen, die nur Suchergebnisse von Top-Publikationen auf Medium wünschen.

In diesem Blog haben wir 7 leistungsstarke KI-Tools untersucht, die die Produktivität und Effizienz von Datenwissenschaftlern und -forschern erheblich steigern können – von der Konversationsdatenanalyse mit PandasAI bis hin zur Codegenerierung und Debugging-Unterstützung mit GitHub Copilot und Colab AI, die bahnbrechende Funktionen bieten Vereinfachen Sie komplexe codebezogene Aufgaben und sparen Sie wertvolle Zeit. Die Vielseitigkeit von ChatGPT ermöglicht die Erstellung von Inhalten, Codeerklärungen und Problemlösungen, während Perplexity AI eine intelligente Suchmaschine und einen Forschungsassistenten bietet. Grammarly AI bietet unschätzbare Schreibunterstützung und Hugging Face dient als umfassendes Ökosystem für den Zugriff auf Datensätze, Modelle und APIs, um Lösungen für maschinelles Lernen zu entwickeln und bereitzustellen.
 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Master-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Vision ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.

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• Quelle: https://www.kdnuggets.com/the-7-best-ai-tools-for-data-science-workflow?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-7-best-ai-tools-for-data-science-workflow