「次のデータサイエンスプロジェクトを迅速化するための3つの知的なChatGPTの活用方法」
3 ways to leverage intelligent ChatGPT for accelerating your next data science project
ChatGPTを脅威と考えるのではなく、個人のアシスタントやメンターとして見てください。
過去の1年間でChatGPTの人気が高まってきたことにより、このようなツールが労働力に与える影響について憶測が飛び交っています。多くの人々は、それが特にプログラミングを含む多くの仕事の自動化を意味すると考えています。
私は異なる視点を持っています。ChatGPTは強力ですが、全能ではありません。もしテクノロジーの仕事に従事しているのであれば、それはあなたの仕事を置き換えることはできませんが、あなたの仕事をより良くするのに非常に役立つことがあります。
実際、データサイエンティストにとっては特に有益なツールです。データ関連の仕事は、コードの「洗練された」側面を訓練されたものではなく、厳密なコンピュータ科学の実践には習熟していない人々が行っていることが多いからです。
ChatGPTはこれらのギャップを埋めるのに役立ちます- 仕事をより簡単にするだけでなく、新しいスキルを教えてくれます。以下では、それがどのように役立つかをいくつか見てみましょう。
このエラーは何を意味するのでしょうか？
私は約6年間プログラミングをしてきました。その間、コードが壊れたときに得るエラーメッセージの具体性や詳細について、常にイライラしてきました。
以前はランダムなGoogle検索で安心感を得ていました。運良く、Stack Overflowのプログラミングの達人がエラーの詳しい説明と修正方法について具体的なアドバイスを持っていることがありました。しかし、これはいつも確実なものではなく、当たり外れでした。
ChatGPTが登場してからは、コードのエラーメッセージを理解するために非常に役立っています。その応答は、自分のプログラミングスキルを向上させるために助けになるさまざまなことを可能にしています：
- エラーが何を意味するのかを詳しく説明します。
- エラーの修正方法について詳細なガイダンスを提供します。
- 場合によっては、エラーが属するより大きなエラークラスにアプローチするための一般的なガイダンスも提供します。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
