从新手到数据大师: 用聊天GPT增强数据科学技能

我已经有3年的工业发展经验了，数据科学恐失症终于在我身上发作。在我在戴尔工作的第一年，看到很多朋友开始他们惊人的数据科学之旅，我不禁感到有些后悔。看起来我落后了这个数据之旅，并且错过了我的黄金机会。

在2023年1月，我做出了真诚的承诺，开始学习数据科学。但每一个数据科学课程都让我感到要么太基础，要么太难。“这太简单了”，“我不理解这个模型背后的原理”，“.fit()在做什么？”，“什么是岭回归？”这些问题不断困扰着我的思维。

我总是会留下未解之谜，这将阻碍我的进步，同时促使我进一步探究我正在研究的主题，以便得到更清晰的答案。

进入ChatGPT-我的导师：

啊！又有人在谈论ChatGPT，但请听我说，ChatGPT已经基本上在任何一个数据科学话题上都增强了我的知识水平。

ChatGPT将充当导师的角色, 它具有对话能力，这将是一个很棒的好处，因为它会感觉像一个真实的人在与我交谈。

在我的数据科学课程中，我经常听到诸如“二次方、三次方”之类的术语，但我并不知道它们是什么。我会通过ChatGPT寻求帮助——比如：“在机器学习中，何谓二次方？”——嘭！得到了详细的回答。而接下来，我又会进一步询问：“还有哪些方法可以捕捉非线性数据？请分享相应的代码和例子。”下面是GPT的回答代码片段：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics.pairwise import rbf_kernel

# Create example data
X = np.array([[1], [2], [3]])
y = np.array([2, 4, 6])

# Find RBF centers using KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
centers = kmeans.cluster_centers_

# Compute RBF features
X_rbf = rbf_kernel(X, centers)

print(X_rbf)

使用ChatGPT的帮助下，像径向基函数（RBF）这样的复杂概念变得轻而易举了。作为一名职业人士，这为我节省了很多时间，因为我不必去谷歌每个术语来满足我的完美主义学习怪兽。

了解机器学习算法。

我将发布一篇独立的博客文章，深入讲解如何通过GPT更深入地理解机器学习算法。使用Chat GPT，您可以更深入地了解各种算法，包括决策树、支持向量机、随机森林和神经网络。

只需一个简单的具体提示“使用代码示例详细解释决策树的内部机制。”- 现在你成为了决策树的大师。你可以随时询问后续问题，例如“我们在哪些实际例子中使用决策树？”，“在什么情况下我会选择决策树而不是 SVM？”

在我从菜鸟到数据大师的旅程中，ChatGPT仍然是我信赖的伙伴。拥有一个可以澄清你每一个疑问的免费导师的可能性是无穷无尽的，当然它并不完美，但谁是完美的呢？如果GPT在你的数据科学之旅中有所帮助，请分享你的想法和评论！