「ChatGPTを使ったデータサイエンスワークフローのマスター」

「ChatGPTを活用したデータサイエンスワークフローのプロフェッショナル」

データサイエンスは絶えず進化している分野であり、データの持続的な流入により、革新的な解決策で複雑な問題を解決する魅力的なケースとなっています。最近注目を集めているその解決策の一つは、ChatGPTです。OpenAIが開発したこの強力な言語モデルは、優れた自然言語理解と生成能力を示しています。

ChatGPTは主に会話やテキスト生成のタスクに使用されますが、データサイエンティストはその潜在能力を活用してワークフローを最適化し、作業を効率化し、生産性を向上させることができます。

この記事では、データサイエンティストがChatGPTの威力を最大限に活用するために学べるスキルについて紹介します。

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データサイエンスのワークフローでのChatGPTの活用

ChatGPTは、コード、説明、洞察を生成できる万能なアシスタントです。データサイエンスのワークフローやコードのデバッグに効果的なChatGPTのプロンプティングが役立つ場合があります。さらに、反復的なプロンプティング技術や実験的なプロンプティング技法を使用すると、より正確かつ意義深い回答がChatGPTから生成されることがあります。

プロンプティング技術のマスタリング

ChatGPTへの効果的なプロンプティング方法のいくつかを以下にリストアップします。

• 反復的プロンプト：以前の応答に基づいて構築されるプロンプトを作成し、会話の流れを促進します。
• 実験的プロンプト：機械学習モデルの反復的かつ実験的な開発と同様に、データサイエンティストは指針のレベルを変えたプロンプトの実験も行うことができます。これは新進気鋭のデータサイエンティストにとって必須のスキルです。なぜなら、ChatGPTは情報が欠落していると仮定し、それを問い合わせることなく解釈しようとする傾向があるからです。典型的な例は、ChatGPTにファイルを読み込んでデータに何らかの処理をするよう指示する場合であり、これによってChatGPTは入力ファイルをCSVと仮定することがありますが、それが常に正しいわけではありません。そのため、段階的な指針で実験することが良い手法とされています。
• ゼロショット学習とフューショット学習：モデルが例を見ずに反応するような場合はゼロショット学習と呼ばれます。フューショット学習は、提示される前に学習するためにいくつかの例を提供することを含みます。

効果的なプロンプティング技術はChatGPTから意味のある情報を抽出するために必要不可欠です。目的の結果を得るために、明確で正確なプロンプト指示の作成にはさまざまな方法を探求することができます。

• 効果的な指示とクエリの構造化にデリミタの使用方法を理解することが重要です。
• データサイエンスのワークフローの関数における入力引数、必要な手順、および返却データ構造をプロンプトで指定する方法を学ぶことが重要です。

コーディングとデバッグのためのChatGPTへのプロンプティング

コードレビューワークフローの効率化

効率的なコードレビューはデータサイエンスプロジェクトの成功に不可欠です。データサイエンティストとして、ChatGPTにコードレビューワークフローを向上させ、コーディング規約に適合させ、コードのデバッグを効果的に行うようプロンプティングすることができます。

チェーン・オブ・ソウト（CoT）プロンプトは、コード品質の改善のために設計されることがあります。CoTは、LLMの推論プロセスを呼び出すための技術であり、いくつかのフューショットの例を提供することで推論プロセスを明示的に定義します。モデルはその後、同様の推論プロセスに従ってプロンプトに回答し、複雑な推論を必要とするタスクでのモデルの性能を向上させます。

コードの説明と簡略化

データサイエンスのコードは、非常に複雑であり、テクノロジーに詳しくない人にとって理解が難しい場合があります。ChatGPTは、複雑なコードを説明したり簡略化したりすることで、読みやすく理解しやすくすることができます。CoTプロンプトは、コードの説明や簡略化に役立ちます。

コードの最適化

効率的なコードを求めることは、データサイエンスのワークフローにおいて重要な要素です。 ChatGPTを使用して、効率的なコードを書き、代替ソリューションの可能性を探ることができます。

効果的なCoTプロンプトは、効率的な代替コードを提案するためのものであり、説明とともに提示されます。データサイエンティストは、アルゴリズムの効率性といったキーワードを活用するか、代替データ構造を提案するなど、効率的なコードの記述を促すプロンプトの開発も学ぶことができます。

コードのテストと検証

データサイエンティストは、ChatGPTを使用して実用的なテストやアサーションの設計、コードのテストの生成、コードの正確性の検証などを行います。

Pythonでよく使われる関数のアサーション文を書くために、ゼロショットプロンプトは非常に効果的です。また、コードブロックを検証するためのユニットテストを生成するためのプロンプトの開発も、ChatGPTの活用の一例です。

データ分析のためのプロンプトエンジニアリング

SQLデータ分析

SQLはデータ分析における基本的なツールであり、ChatGPTはさまざまなタスクに対するSQLクエリの生成を支援することができます。データサイエンティストは、特定のデータ条件のクエリに対するSQL文を生成するためのゼロショットCoTプロンプトの作成を試してみることができます。

さらに、データ集計を行うSQLコマンドに対するプロンプトの設計も可能です。

データの翻訳と操作

データの異なる形式や言語間での翻訳と操作は、データサイエンスにおいて一般的です。データサイエンティストは、複雑なSQLクエリを対応するPythonコードに変換するための少数ショットの比較的な条件プロンプトの設計を学ぶことができます。

また、ゼロショットや少数ショットのプロンプト技術を適用して、異なるフィールドの集計値を計算し、データを効果的に操作することも可能です。

データの変換と再形成

ChatGPTは、データ変換と再形成のタスクにおいても支援するためにプロンプトを利用することができます。データの異なるソースからの統合には、文脈駆動型のゼロショットプロンプト技術を適用することができます。さらに、混同行列やピボットテーブルを作成してデータを必要に応じて再形成するための少数ショットのプロンプトも設計されています。

機械学習とストーリーテリングのためのプロンプト

データの前処理

ChatGPTを利用して、欠損フィールドを特定し、外れ値を判定することができます。効果的なプロンプトを作成して、欠損データを平均値や中央値を使用して補完することも可能です。

データの可視化

データの扱いに慣れたプラクティショナーとして、さまざまなプロット、チャート、グラフを生成するためのコードを生成するための文脈駆動型のプロンプトを作成することができます。データの表現を改善するために、適切なラベル、凡例、タイトルによるプロットのフォーマットや注釈も、ChatGPTを使って行えます。

特徴量エンジニアリング

特徴量エンジニアリングは、データサイエンティストのツールボックスで最も求められるスキルの一つです。ChatGPTは、機械学習モデルのための意味のある特徴量生成（例：時間ベースのエンジニアリング特徴量の生成など）を支援することができます。また、ビニング、正規化、カテゴリ化など、一般的な特徴量エンジニアリングもChatGPTを活用して行うことができます。

非技術的なオーディエンスへの報告

ChatGPTは、技術的なコミュニケーションスタイルと非技術的なコミュニケーションスタイルの主な違いを認識し、特定のオーディエンスに合わせたコミュニケーションの重要性も認識することができます。文脈駆動型の反復的なプロンプトは、非技術的な利害関係者向けに適した用語やKPIを使用してデータサイエンスの洞察を説明するのに役立ちます。

これにより、データサイエンスのワークフローでChatGPTを効果的に活用するためのさまざまな促進技術について議論し、この投稿を終えます。この包括的なロードマップでは、ChatGPTがコーディング、データ分析、機械学習、ストーリーテリングの効率と生産性を向上させる貴重なツールとなる方法を網羅しています。

[Vidhi Chugh](https://vidhi-chugh.medium.com/)は、製品、科学、エンジニアリングの融合領域で働くAI戦略家およびデジタルトランスフォーメーションリーダーで、スケーラブルな機械学習システムを構築しています。彼女は受賞歴のあるイノベーションリーダー、著者、国際的なスピーカーでもあります。彼女の使命は、機械学習の民主化を図り、誰もがこの変革の一部になるための専門用語を解体することです。

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