Алексей Михнин - ChatGPT для саморазвития: Освоения программирования, консалтинга и изучения иностранных языков

Добро пожаловать в книгу о том, как использовать ChatGPT для саморазвития в различных областях! В этой книге вы узнаете, как использовать чата для обучения программированию на языке Python, ABAP, для изучения макросов в MS Excel и для повышения уровня английского языка и не только.

В разделе, посвященном изучению Python, мы преподнесем вам уникальную возможность научиться задавать правильные вопросы, а также продемонстрируем вам полный процесс машинного обучения, начиная с загрузки данных, предобработки, статистического анализа и заканчивая обучением модели машинного обучения.

Одним из примеров, которые мы рассмотрим, будет модель, содержащая данные пассажиров Титаника. Используя свои собственные данные, вы сможете предсказать вероятность выживания на корабле благодаря тому, что мы покажем вам, как использовать ChatGPT для обучения модели машинного обучения.

Затем мы перейдем к изучению языка программирования ABAP, где наш ChatGPT будет играть роль программиста, а вы будете проверять его код в системе SAP и создавать отчеты согласно функциональной спецификации.

В разделе, посвященном макросам в MS Excel, наш ChatGPT будет выступать в роли специалиста по макросам, который будет писать готовый код на основе ваших команд и пожеланий, чтобы облегчить вам работу по анализу данных и подготовке красивых отчетов.

В разделе посвящённому изучению иностранных языков, мы покажем вам, как использовать ChatGPT для изучения английского языка, где чат выступит в роли личного репетитора.

Кроме того, в конце книги вы узнаете о том, как продуктивно использовать ChatGPT для продолжения вашего саморазвития. Мы покажем вам, где и как можно применять чат для повышения ваших компетенций и навыков, которые напрямую влияют на вашу производительность и успех в работе.

Вы также узнаете о преимуществах использования ChatGPT в качестве консультанта, который может помочь вам в решении различных задач и проблем, связанных с программированием, анализом данных, работой в SAP и других областях.

Таким образом, читая эту книгу и осваивая различные навыки, вы сможете стать более продуктивным и эффективным в своей работе, достигая новых высот в своей карьере.

Будьте готовы к увлекательному путешествию по саморазвитию с помощью ChatGPT!

Изучаем

Python

– с

ChatGTP

Для демонстрации возможностей ChatGPT в обучении программированию на языке Python, мы предлагаем вам пройти пошаговый сквозной пример машинного обучения, используя набор данных (dataset), содержащий данные о пассажирах Титаника. Файл titanic.csv содержит информацию о 887 пассажирах, включая их выживаемость, возраст, класс пассажира, пол и стоимость проезда.

Вы, в качестве пользователя, будете задавать вопросы на русском языке чат-боту, который будет предоставлять развернутые ответы с решением, которые Вы заносите в среду разработки, в данном случае – Jupyter lab, и проверяете результаты и адекватность ответов.

По результатам прохождения сквозного примера, Вы будете наблюдать, как правильно писать вопросы и как взаимодействовать с чат-ботом. В конце данной главы вы сможете уже самостоятельно не только анализировать большие объёмы бизнес-данных на языке python но и познакомитесь с основами машинного обучения затратив минимальное время и сэкономив на курсах по обучению python которые стоят десятки тысяч рублей.

Файл с данными о пассажирах (Титаника), который мы будем использовать в нашем сквозном примере для обучения – вы можете скачать беслпатно на сатей kaggle.

Дано:

В левой части перед нами открытый чат ChatGPT, регистрация на данном ресурсе бесплатная. Как зарегистрироваться для граждан России (см. раздел Секреты – регистрация на сайте ChatGPT )

В правой части экрана представлена среда разработки (Colab) от google для языка Python – доступ к данной среде предоставляется бесплатно. Как только зарегистрируетесь в среде разработки Colab, не забываем загрузить туда наш файл с данными (датасет) по Титанику.

После того как мы зарегистрировались в ChatGPT и получили доступ в Colab и разобрались как загрузить туда наш датасет, можно приступать к нашему увлекательному путешествию.

В следующих главах этой книги вы будете замечать слова "Пользователь" – это означает, что мы будем писать запросы и команды для передачи в ChatGPT от вашего лица. А когда вы получите ответ, вы увидите слово "Чат", которое будет означать ответ ChatGPT на наши запросы и команды.

Кроме того, мы будем обращать ваше внимание на важные моменты, которые могут помочь вам работать с ChatGPT более продуктивно и эффективно. Эти моменты будут помечены словом "Внимание", чтобы вы смогли легко заметить их и улучшить свой опыт работы с ChatGPT.

Когда мы говорим о "Результате", мы имеем в виду тестирование решения, предложенного ChatGPT, в соответствующей среде разработки.

Для языка программирования Python мы будем использовать среду разработки Colab/Jupiter для тестирования наших решений. В случае работы с SAP мы будем использовать среду разработки SAP ERP, а для работы с MS Excel – MS Excel.

Мы убедимся, что предложенное решение, созданное с помощью ChatGPT, проходит тестирование в соответствующей среде разработки, что гарантирует его готовность для практического применения в вашей работе.

На этом шаге мы попробуем загрузить информацию из нашего датасета в среду разработки и получить общую информацию о данных.

Это позволит нам более детально изучить и понять наш набор данных, что в свою очередь поможет нам выбрать правильные инструменты и методы для анализа данных и решения поставленных задач.

Пользователь:

Напиши мне код на python – Открой файл titanic.csv с данными и изучите общую информацию по данному файлу и представь все в табличном виде.

Чат:

Для выполнения этого задания мы будем использовать библиотеку pandas.

Если у вас ее нет, установите с помощью команды:

Теперь, когда у вас есть библиотека pandas, следуйте приведенному ниже коду для открытия файла 'titanic.csv' и вывода общей информации о данных в табличном виде:

После выполнения этого кода вы увидите общую информацию о данных, такую как количество строк, столбцов, типы данных и количество непустых значений. Также вы увидите первые 10 строк данных для предварительного просмотра.

Учтите, что вам нужно будет заменить 'titanic.csv' на действительный путь к файлу CSV на вашем компьютере или URL-адрес файла, если он доступен онлайн.

Результат:

Выполняем все рекомендации Чата и посмотрим смотрим что из этого получилось.

Давайте попробуем предварительно обработать данные на этом шаге. Мы проверим на наличие дубликатов, пропущенных значений и другие аномалии. Мы не знаем, какое качество данных находится в нашем файле на входе, поэтому этот шаг очень важен для последующего анализа данных. Предварительная обработка позволит нам избавиться от мусорных значений и повысит качество нашего анализа.