ChatGPT Code Interpreter - This Will Change Data Science Forever
Introduction and Overview
The video introduces the Brilliant TeddyPT's code interpreter plugin, which allows users to upload, write, and execute Python code for data analysis. The plugin can generate reports and download the code and reports in seconds.
Enabling Code Interpreter
- Open the sidebar and click on the three dots.
- Select "Settings" and go to "Beta Features".
- Enable the "Code Interpreter" option.
Uploading Files
- Select "GPT4" from the dropdown menu of code interpreters.
- Click on the plus button in the chat bar to upload a file.
- Upload a CSV file (e.g., population_total.csv) for data analysis.
Analyzing Data Set
- Use prompts to instruct ChatGPT to analyze the dataset.
- ChatGPT will perform tasks such as detecting missing values, generating descriptive statistics, and creating visualizations (bar plot, line plot).
Exporting Reports
- Export all analysis as a PDF report by typing a command.
- Download the generated PDF file containing visualizations without explanations.
Customized Report with Jupyter Notebook
This section demonstrates how to generate a more customized report using prompts with specific instructions.
Uploading Data Set
- Upload another CSV file (e.g., players_20.csv) containing information about soccer players in FIFA 20.
Customized Analysis
- Use prompts to filter specific countries and generate various visualizations (bar plot, histogram, box plot, scatter plot, pie chart).
- Modify colors of the pie chart if desired.
Conclusion
The video showcases how Brilliant TeddyPT's code interpreter plugin can be used for data analysis. It highlights features such as enabling code interpreter, uploading files for analysis, generating reports with visualizations, and customizing analysis using prompts.
Desenvolvendo habilidades analíticas com o Jupyter Notebook New Section
Neste vídeo, o apresentador demonstra como usar o Jupyter Notebook para desenvolver habilidades analíticas. Ele mostra como gerar visualizações de dados a partir de conjuntos de dados do jogo FIFA e destaca a importância de desenvolver habilidades analíticas para tomar decisões informadas.
Gerando visualizações com o Jupyter Notebook
- O apresentador mostra como gerar um gráfico de pizza personalizado no Jupyter Notebook.
- Ele destaca que é possível fazer modificações no gráfico, como alterar as cores.
- Também é possível baixar o código gerado em formato .ipynb para uso posterior.
Análise de múltiplos conjuntos de dados
- O apresentador faz upload de cinco conjuntos de dados do jogo FIFA correspondentes aos anos 2017, 2018, 2019, 2020 e 2021.
- Cada conjunto representa o jogo em um determinado ano.
- Ele utiliza comandos no Jupyter Notebook para realizar uma análise dos conjuntos de dados.
- Instruções são dadas para criar uma nova coluna em cada conjunto e realizar uma análise específica.
- Por exemplo, ele solicita um gráfico de linha mostrando a evolução das classificações dos jogadores ao longo dos anos.
- Após executar os comandos, ele obtém o resultado desejado: um gráfico da evolução das classificações.
Importância do desenvolvimento de habilidades analíticas
- O apresentador ressalta que, como analista ou cientista de dados, é necessário tomar decisões com base em diferentes fatores.
- Ele menciona a importância de desenvolver o pensamento analítico e melhorar as habilidades de codificação.
- Ele menciona o patrocinador do vídeo, Brilliant.org, como uma plataforma para aprender matemática, ciência de dados e ciência da computação interativamente.
- Ele destaca que a plataforma ajuda a desenvolver o pensamento analítico por meio da resolução de problemas.
Conclusão
- O apresentador conclui perguntando aos espectadores se o Jupyter Notebook facilitará a vida dos cientistas e analistas de dados ou se os substituirá.
- Ele encerra o vídeo convidando os espectadores a deixarem seus comentários sobre o assunto.
The transcript provided is in Portuguese.