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데이터 과학, 기계 학습, Python 프로그래밍, 데이터 엔지니어링 및 AI에 대한 다양한 주제에 대한 편리하고 빠른 참조를 찾고 계십니까? 이러한 분야의 기술을 향상시키면서 최신 정보를 계속 얻고 싶으십니까? KDnuggets가 2023년 동안 만든 치트 시트 컬렉션은 이러한 목표를 달성하는 데 도움을 주기 위한 것입니다.
이 치트 시트는 올해 가장 유용하고 관련성이 높은 도구, 기술 및 개념을 선도하는 데 도움이 되는 귀중한 리소스가 될 것입니다. 노련한 데이터 과학자이든, 신진 기계 학습 애호가이든, 데이터 엔지니어링 전문가이든 관계없이 이러한 전문적으로 제작된 리소스는 의심할 여지 없이 아주 중요한 중요 사항을 제공할 것입니다.
데이터 과학 분야에서 ChatGPT의 실제 적용부터 GitHub CLI, Plotly Express, cuDF와 같은 귀중한 데이터 도구 숙달에 이르기까지 각 치트 시트는 간결하고 실행 가능한 통찰력을 제공하도록 설계되었습니다. Streamlit으로 머신러닝을 배워보세요. Python을 사용한 데이터 정리를 살펴보세요. 유용한 Chrome 확장 프로그램과 생성 AI 도구를 사용하여 AI 영역을 탐험해 보세요. 이 컬렉션을 복잡한 개념과 도구를 마스터하고 시간이 지남에 따라 강화하여 현장에서 앞서 나갈 수 있는 관문으로 생각하세요.
KDnuggets의 다음 치트 시트를 확인하고 어떤 통찰력을 얻을 수 있는지 알아보세요.
ChatGPT(실제로 GPT3의 가장 강력하고 최신 버전)는 이를 사용하기로 결정한 인간을 지원하기 위한 것입니다(맞습니다... 지원!). KDnuggets 친구들의 약간의 도움을 받으면 다음을 수행할 수 있습니다. 코드 생성, 연구 프로세스 지원, 데이터 분석과 같은 유용한 작업을 수행하기 위해 신속한 엔지니어링 기술을 연마하세요.
당연히 GitHub CLI는 명령줄 인터페이스를 사용하여 GitHub 플랫폼과 상호 작용할 수 있는 GitHub 도구입니다. 가장 많이 사용되는 명령을 마스터하면 개발 팀, 웹 앱 개발 팀, 더 구체적으로는 데이터 과학, 데이터 엔지니어링 또는 기계 학습 엔지니어링 팀의 생산성을 높일 수 있습니다.
데이터 시각화를 위한 Plotly Express 치트 시트
치트 시트에서는 먼저 라이브러리 설치 및 기본 구문과 같은 시작 방법을 다룹니다. 다음으로, 리소스에서는 산점도, 히스토그램, 밀도 히트맵, 원형 차트, 상자 그림을 포함하여 Plotly Express를 사용하여 일반적인 차트 유형을 만드는 방법을 다룹니다. 마지막으로 마커 및 레이아웃 조정을 포함하여 플롯 사용자 정의에 대해 어느 정도 노출됩니다.
cuDF를 시작하는 것은 간단합니다. 특히 Python 및 Pandas와 같은 라이브러리를 사용한 경험이 있는 경우 더욱 그렇습니다. cuDF와 Pandas는 모두 데이터 조작을 위해 유사한 API를 제공하지만 대규모 데이터 세트, 데이터 전처리 및 엔지니어링, 실시간 분석, 병렬 분석을 포함하여 cuDF가 Pandas에 비해 상당한 성능 향상을 제공할 수 있는 특정 유형의 문제가 있습니다. 처리. 데이터세트가 클수록 성능상의 이점도 커집니다.
데이터 과학 인터뷰를 마스터하는 것은 그들만의 기술이며 이를 준비하는 것이 성공의 열쇠입니다. 대학 시험을 작성하는 방법을 배우는 것이 시험을 치르는 자료를 배우는 것 이상으로 그 자체로 기술이라는 말을 들었던 것처럼 전문 기술 취업 면접은 매우 유사합니다.
데이터 과학 치트 시트를 위한 10가지 ChatGPT 플러그인
데이터 과학을 위한 최고의 ChatGPT 플러그인 10개에 대한 개요를 보려면 데이터 과학을 위한 10개의 ChatGPT 플러그인 치트 시트라는 이름의 최신 치트 시트를 확인하세요. 코딩, 분석, 웹 검색, 문서 조사 등을 위한 플러그인을 찾을 수 있습니다.
Streamlit for Machine Learning 치트 시트
기계 학습과 Streamlit을 함께 사용하는 것은 데이터 실험, 프로토타입 또는 결과 공유를 원하는 데이터 과학자 및 기타 데이터 전문가에게 인기 있는 옵션입니다. 데이터 앱을 신속하게 전환하는 방법을 아는 것은 데이터 전문가에게 필수적인 기술이 되고 있으며, 이 조합을 통해 확실히 이를 가능하게 합니다. Streamlit 사용법을 모른다면 지금 배우는 것이 좋습니다.
ChatGPT를 사용하면 기계 학습 프로젝트를 구축하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 간단히 후속 프롬프트를 작성하고 결과를 분석함으로써 사용자 쿼리에 응답하고 유용한 통찰력을 제공하도록 모델을 쉽고 빠르게 훈련할 수 있습니다. 이 치트 시트에서는 ChatGPT를 사용하여 프로젝트 계획, 기능 엔지니어링, 데이터 전처리, 모델 선택, 초매개변수 조정, 실험 추적 및 MLOps와 같은 기계 학습 작업을 지원하는 방법을 알아봅니다.
Scikit-learn의 통합 API 인터페이스를 사용하면 다양한 알고리즘과 작업을 구현하는 방법을 다른 방법보다 훨씬 쉽게 배울 수 있습니다. Scikit-learn 호출 방법의 패턴을 배우고 나면 바로 실행이 가능합니다. 그 이후에 필요한 것은 상상과 결단력을 뛰어넘는 편리한 참고서뿐입니다. 이 치트 시트는 기계 학습에 Scikit-learn을 사용하는 방법을 배우는 데 필요한 기본 사항을 다루고 기계 학습 프로젝트를 진행하기 위한 참조를 제공합니다.
Docker는 재현 가능하고 확장 가능한 환경 구축을 지원하는 필수 데이터 과학 도구가 되었습니다. Docker를 사용하면 코드와 종속성을 컨테이너에 패키징할 수 있으므로 데이터 과학자가 모델을 다양한 플랫폼에 배포할 수 있습니다. 이는 개발과 생산 모두에 도움이 되며 다양한 버전의 소프트웨어 또는 하드웨어 구성에서 발생할 수 있는 오류와 불일치를 방지하는 데 도움이 됩니다.
그래프 쿼리에서는 SQL의 일부 구문이 손실되고 다른 구문이 얻어집니다. SELECT가 MATCH로 대체되었습니다. FROM 및 JOIN이 삭제되었습니다. 그러나 WHERE 및 ORDER BY 명령은 동일한 방식으로 사용됩니다. SUM 및 AVG와 같은 집계 함수는 모두 있지만 GROUP BY는 삭제되었습니다. 그러나 가장 중요한 것은 노드 관계를 사용하여 그래프의 패턴을 쿼리하는 기능을 얻을 수 있다는 것입니다. 첨부된 치트 시트에는 가장 일반적으로 사용되는 쿼리 접근 방식 목록이 표시됩니다.
이 치트 시트에서는 누락된 데이터 감지 및 처리, 중복 처리 및 중복에 대한 솔루션 찾기, 이상치 감지, 레이블 인코딩 및 범주형 기능의 원-핫 인코딩부터 MinMax 정규화 및 표준 정규화와 같은 변환까지 진행합니다. 또한 이 가이드에서는 가장 인기 있는 세 가지 Python 라이브러리인 Pandas, Scikit-Learn 및 Seaborn에서 제공하는 방법을 활용하여 플롯을 표시합니다.
흐름 제어의 상태는 goto 시대 이후로 많은 발전을 이루었습니다. 대부분의 최신 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있는 일반적인 실행 패턴은 많지만 해당 패턴의 구문은 언어마다 다릅니다. Python에는 일반적으로 읽기 쉬운 자체 흐름 제어 세트가 있으며 이것이 최신 치트 시트에 초점을 맞춘 것입니다. 흐름 제어를 배울 준비를 하고 코딩 세계를 정복하면서 앞으로 나아갈 편리한 참고 자료를 얻으세요.
데이터 과학자를 위한 AI Chrome 확장 프로그램 치트 시트
이 치트 시트에 제시된 도구에는 과학 문헌의 텍스트, 수학 및 표를 이해하는 데 도움을 주기 위해 설계된 AI 기반 연구 보조 도구인 SciSpace Copilot이 포함되어 있습니다. GPT-4로 구동되는 AI 비서인 Fireflies도 등장합니다. 이 혁신적인 도구는 인간과 같은 효율성으로 웹을 서핑하고 기사, YouTube 동영상, 이메일을 포함한 다양한 유형의 콘텐츠를 요약할 수 있습니다. 그리고 더.
생성적 AI 애플리케이션 구축을 위한 최고의 Python 도구 치트 시트
다루는 주요 내용으로는 ChatGPT와 같은 모델에 액세스하기 위한 OpenAI, 교육 및 미세 조정을 위한 Transformers, 데모 모델에 대한 UI를 빠르게 구축하기 위한 Gradio, 여러 모델을 함께 연결하기 위한 LangChain, 개인 데이터를 수집하고 관리하기 위한 LlamaIndex 등이 있습니다. 전반적으로 이 치트 시트는 풍부한 실무 지침을 한 페이지에 담고 있습니다. Python에서 생성 AI를 시작하려는 초보자와 숙련된 실무자 모두 최고의 도구와 라이브러리에 대한 요약된 참조를 손쉽게 사용할 수 있어 이점을 누릴 수 있습니다.
LangChain을 사용하면 개발자는 바퀴를 재발명하지 않고도 유능한 AI 언어 기반 앱을 구축할 수 있습니다. 구성 가능한 구조를 통해 LLM, 프롬프트 템플릿, 외부 도구 및 메모리와 같은 구성 요소를 쉽게 혼합하고 일치시킬 수 있습니다. 이를 통해 프로토타이핑을 가속화하고 시간이 지남에 따라 새로운 기능을 원활하게 통합할 수 있습니다. 챗봇, QA 봇 또는 다단계 추론 에이전트를 생성하려는 경우 LangChain은 고급 AI를 신속하게 조립할 수 있는 빌딩 블록을 제공합니다.
치트 시트는 ChatGPT의 대화 프롬프트를 활용하여 단계별 구현을 안내하는 각 프로젝트의 튜토리얼로 연결됩니다. 주요 내용에는 대출 승인 분류 모델, 이력서 파서, 실시간 언어 번역기, 탐색적 데이터 분석을 위한 ChatGPT 사용, 심지어 해당 기능을 Google 스프레드시트에 통합하는 것까지 포함됩니다. ChatGPT를 처음 접하는 사람이든 한계를 뛰어넘고 싶은 사람이든 이 프로젝트 모음은 생산성을 높이고 AI 지원 개발을 가속화하는 발사대 역할을 합니다.
매튜 메이요 (@mattmayo13)는 컴퓨터 과학 석사 학위와 데이터 마이닝 분야 대학원 학위를 보유하고 있습니다. KDnuggets의 편집장인 Matthew는 복잡한 데이터 과학 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 것을 목표로 합니다. 그의 전문적인 관심 분야에는 자연어 처리, 기계 학습 알고리즘, 신흥 AI 탐구가 포함됩니다. 그는 데이터 과학 커뮤니티에서 지식을 민주화하려는 사명을 갖고 있습니다. 매튜는 6살 때부터 코딩을 해왔습니다.
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