35のアクションプロンプトでデータサイエンスをマスター
Updated on
データサイエンスには常に学ぶことや探求することがあります。この記事では、様々な分野のスキルと知識を向上させるために役立つ35のChatGPTプロンプトを紹介します。機械学習モデルからコード最適化まで、これらのプロンプトはあなたを挑戦し、インスピレーションを与えるでしょう。
機械学習モデルの構築
1. 分類モデルのトレーニング
プロンプト：私はあなたにデータサイエンティストとしてコードを書いてほしいです。[データセットの説明]があります。[ターゲット変数]を予測する機械学習モデルを構築してください。
2. TPOTによる自動機械学習
プロンプト：私はあなたに、TPOTを使用した自動機械学習（AutoML）ボットとして行動してほしいです。[...]を予測するモデルに取り組んでいます。テストセットで最も高いAUCスコアを持つ最適な分類モデルを見つけるPythonコードを書いてください。
データの探索と可視化
3. データセットの探索
プロンプト：私はあなたにデータサイエンティストとして行動してほしいです。[データセットの説明]があります。データ可視化と探索のためのコードを書いてください。
4. Matplotlibによるデータの可視化
プロンプト：私はあなたにPythonのコーダーとして行動してほしいです。[名前]のデータセットには、[名前]の列があります。[グラフの要件の説明]
コードの最適化と改良
5. コードスピードの改善
プロンプト：私はあなたにソフトウェア開発者として行動してほしいです。下記のコードの時間複雑度を改善するお手伝いをお願いします。[コードを挿入]
6. Pandasコードの最適化
プロンプト：私はあなたにコード最適化者として行動してほしいです。以下のPandasコードに何が間違っているか指摘し、最適化してください。[コードを挿入]
コードの記述と翻訳
7. Pythonで正規表現を書く
プロンプト：私はあなたにコーダーとして行動してほしいです。Pythonで[正規表現の説明]を書いてください。
8. PythonからRへの翻訳
プロンプト：私はあなたにコード翻訳者として行動してほしいです。以下のコードをPythonからRに変換してください。[コードを挿入]
コードの理解と説明
9. Pythonコードの説明
プロンプト：私はあなたにコード説明者として行動してほしいです。このコードは何をしているのでしょうか？[コードを挿入]
10. SQLコードの説明
プロンプト：私はあなたにデータサイエンスのインストラクターとして行動してほしいです。このSQLコードは何をしているのでしょうか？[SQLコードを挿入]
コードのデバッグとトラブルシューティング
11. Pythonコードのデバッグ
プロンプト：私はあなたにソフトウェア開発者として行動してほしいです。このコードは[期待される機能]を実行するはずです。実行できないPythonコードをデバッグしてください。[関数を挿入]
12. SQLコードの修正
プロンプト：私はあなたにSQLコード修正者として行動してほしいです。このコードは[あなたのDBMS、例えばPostgreSQL]で実行できません。修正してください。[SQLコードを挿入]
機械学習モデルの解釈
13. 特徴の重要度の取得
プロンプト：私はあなたにデータサイエンティストとして、モデルの結果を説明してほしいです。決定木モデルをトレーニングし、最も重要な特徴を見つけたいです。コードを書いてください。
14. SHAPでモデルを説明する
プロンプト：私はあなたにデータサイエンティストとして、モデルの結果を説明してほしいです。scikit-learn XGBoostモデルをトレーニングし、SHAPを使用して出力を説明したいと思います。コードを書いてください。
時系列データの取り扱い
15. 時系列データの分解
プロンプト：私はあなたにデータサイエンティストとして行動してほしいです。[時系列データセットの説明]があります。時系列分解を実行し、コンポーネントをプロットしてください。
16. ARIMAによる時系列予測
プロンプト：私はあなたにデータサイエンティストとして行動してほしいです。[時系列データセットの説明]があります。ARIMAモデルを構築して、データを予測するお手伝いをしてください。
ディープラーニングとニューラルネットワーク
17. シンプルなニューラルネットワークの構築
プロンプト：私はあなたにディープラーニングの専門家として行動してほしいです。[タスクの説明]に対するシンプルなニューラルネットワークをTensorFlowで作成するコードを書いてください。
18. 事前学習済みモデルを使用した転移学習
プロンプト：私はあなたにディープラーニングの専門家として行動してほしいです。[データセットの説明]があります。TensorFlow Hubからの事前学習済みモデルを使用して転移学習を実行するコードを書いてください。
自然言語処理
19. BERTを使ったテキスト分類
プロンプト: 自然言語処理の専門家として行動していただきたいです。テキストデータセットがあります[データセットを説明]。BERTを使ったテキスト分類モデルを構築していただけますか。
20. SpaCyの固有表現認識
プロンプト: 自然言語処理の専門家として行動していただきたいです。テキストデータセットがあります[データセットを説明]。SpaCyを使って固有表現を抽出していただけますか。
推薦システム
21. Surpriseを使った協調フィルタリング
プロンプト: 推薦システムの専門家として行動していただきたいです。ユーザーのアイテム評価データセットがあります。Surpriseライブラリを使って協調フィルタリングモデルを構築していただけますか。
22. コンテンツベースの推薦システム
プロンプト: 推薦システムの専門家として行動していただきたいです。メタデータを含むアイテムのデータセットがあります[データセットを説明]。コンテンツベースの推薦システムを構築していただけますか。
データ加工
23. テキストデータのクリーンアップと前処理
プロンプト: データサイエンティストとして行動していただきたいです。テキストデータのデータセットがあります[データセットを説明]。データのクリーンアップと前処理をしていただけますか。
24. 複数のデータセットの結合
プロンプト: データサイエンティストとして行動していただきたいです。構造の異なる複数のデータセットがあります[データセットを説明]。これらを分析用の単一のデータセットに結合していただけますか。
データの倫理性と偏り
25. AIにおける偏りの特定と軽減
プロンプト: データの倫理性の専門家として行動していただきたいです。AIアルゴリズムにおける偏りを特定し、軽減するためにはどのようにすればよいですか。
26. データサイエンスにおけるプライバシー保護技術
プロンプト: データプライバシーの専門家として行動していただきたいです。データサイエンスプロジェクトで使用できるプライバシー保護技術は何ですか。
ビッグデータと分散処理
27. Daskを使ったビッグデータの解析
プロンプト: ビッグデータの専門家として行動していただきたいです。大きなデータセットがあります[データセットを説明]。Daskを使って解析していただけますか。
28. Apache Sparkを使った分散機械学習
プロンプト: ビッグデータの専門家として行動していただきたいです。データセットがあります[データセットを説明]。Apache Sparkを使って機械学習モデルを構築していただけますか。
データサイエンスのキャリアと教育
29. データサイエンティストになりたい人へのアドバイス
プロンプト: データサイエンスのキャリアコーチとして行動していただきたいです。データサイエンティストになりたい人へのアドバイスは何ですか。
30. 最高のデータサイエンスコースとリソース
プロンプト: データサイエンスの教育の専門家として行動していただきたいです。データサイエンスを学ぶための最高のコースやリソースは何ですか。
その他のデータサイエンスツール
31. Pythonを使ったジオスパイアル分析
プロンプト: ジオスパイアルの専門家として行動していただきたいです。ジオスパイアル情報を含むデータセットがあります[データセットを説明]。Pythonライブラリを使ってジオスパイアル分析を実行していただけますか。
32. 時系列データの異常検知
プロンプト: データサイエンティストとして行動していただきたいです。時系列データのデータセットがあります[データセットを説明]。データ内の異常を特定していただけますか。
33. 機械学習を使ったテキスト要約
プロンプト: 自然言語処理の専門家として行動していただきたいです。大きなテキストデータセットがあります[データセットを説明]。テキスト要約のためのモデルを構築していただけますか。
34. A/Bテストと実験設計
プロンプト: データサイエンティストとして行動していただきたいです。ユーザーの行動データセットがあります[データセットを説明]。特定のメトリックを最適化するためのA/Bテストを設計し、分析していただけますか。
35. Plotlyを使ったインタラクティブな可視化
プロンプト: データ可視化の専門家として行動していただきたいです。データセットがあります[データセットを説明]。Plotlyを使ってインタラクティブな可視化を作成していただけますか。
結論: ChatGPTでデータサイエンスの成功をマスターする
以上から分かるように、ChatGPTを使ったデータサイエンティストに必須のプロンプトには、Webスクレイピング、データの探索、データの可視化、機械学習が含まれています。Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-Learnのような人気のPythonライブラリを使ってこれらのプロンプトをマスターすることで、データサイエンティストはデータの収集、クリーンアッ