课题概括
生成模型，尤其是大型语言模型（LLMs），对数据科学领域产生了深远的影响。它们正在改变数据收集、数据可视化、探索性数据分析（EDA）、数据预处理、特征提取以及自动化机器学习（AutoML）等多个自动化数据科学的关键步骤。此外，代理技术被用于解答数据科学问题，而LLMs则在数据探索中发挥着重要作用。本文将总结这些技术如何塑造数据科学的未来，并提出一些关键问题以促进进一步的思考和讨论。
领域知识
🌟 生成模型与数据科学 📈
生成模型，尤其是LLMs，正在深刻影响数据科学的发展。
🤖 自动化数据科学的关键步骤 🔍
- 数据收集：智能化的数据搜集过程。
- 可视化与EDA：通过自动化提升数据的可视化和探索性分析。
- 预处理和特征提取：自动化的数据清洗和特征选择。
- AutoML：自动化机器学习模型的构建与优化。
🧐 使用代理解答数据科学问题 🤓
代理技术在解答数据科学问题中的应用及其潜力。
🔬 LLMs在数据探索中的角色 📊
大型语言模型如何助力数据探索和分析。
📝 总结与问题 💡
总结自动化数据科学的现状，并提出关键问题，以促进进一步的思考。
思考
- 数据科学涉及哪些步骤？
- 我们为什么要自动化数据科学/分析？
- 生成式AI如何帮助数据科学家？
- 我们可以使用哪些代理和工具来回答简单问题？
- 我们如何让LLM与数据合作？
回答
- 数据科学包括哪些步骤？
- 数据收集
- 数据清洗
- 数据探索
- 数据预处理
- 模型选择
- 模型训练
- 模型评估
- 模型部署
- 结果解释与可视化
- 我们为什么要自动化数据科学/分析？
- 提高效率，节省时间
- 减少人为错误
- 能够处理大量数据
- 快速迭代，实验更多想法
- 使非技术人员也能受益于数据科学
- 生成式AI如何帮助数据科学家？
- 自动生成代码，简化编程过程
- 提供数据分析的见解和假设
- 生成预测模型和算法
- 帮助创建数据可视化
- 自动化文献综述和数据预处理
- 我们可以使用哪些代理和工具来回答简单问题？
- 聊天机器人（如ChatGPT）
- 代码自动生成工具（如Codex）
- 数据可视化工具（如Tableau）
- 数据库查询工具（如SQL）
- 自动化测试工具（如Selenium）
- 我们如何让LLM与数据合作？
- 通过API调用，将LLM集成到数据处理流程中
- 使用LLM来生成数据预处理的代码
- 让LLM辅助特征工程，提出新的变量或模型架构
- 使用LLM生成数据分析报告和解释结果
参考
- 数据科学，访问密码：theforage.cn
- LLMs for Data Science，访问密码：theforage.cn
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