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Cómo el nuevo intérprete de código de ChatGPT reduce las barreras para la ciencia de datos

Resumen

El intérprete de código ChatGPT aborda los retos de la ciencia de datos proporcionando a los no expertos soluciones basadas en el lenguaje para problemas complejos. Cubre las lagunas de conocimientos, automatiza la preparación de datos y reduce la curva de aprendizaje. A pesar de algunas limitaciones, como el acceso a bases de datos, el Code Interpreter simplifica las tareas de datos, democratizando la ciencia de datos para una amplia gama de usuarios.

En el panorama actual, las organizaciones dependen en gran medida de los datos para tomar decisiones informadas y obtener ventajas competitivas.

En medio de esta creciente dependencia, la ciencia de datos ha surgido como un campo vital y exigente, que ofrece beneficios al tiempo que plantea desafíos como la escasez de habilidades y curvas de aprendizaje empinadas.

El intérprete de código ChatGPT amplía las capacidades de ChatGPT, permitiendo a los usuarios resolver complejos retos matemáticos y de datos con inteligencia artificial (IA) utilizando lenguaje conversacional.

Aborda los retos de la ciencia de datos, capacitando a los no expertos, reduciendo las carencias de habilidades, facilitando las curvas de aprendizaje y automatizando la preparación de datos para centrarse en tareas de alto valor.

Por qué es importante la ciencia de datos

La ciencia de datos es un campo multidisciplinar que incluye la estadística, las matemáticas, el análisis de datos y la inteligencia artificial, con el objetivo de extraer información práctica que suele estar oculta en los conjuntos de datos. Estos conocimientos sirven de guía para la toma de decisiones y la planificación estratégica.

El ciclo de vida de la ciencia de datos incluye varias fases, como la recopilación de datos, su preparación y almacenamiento, su análisis y modelización, y la representación de los conocimientos (por ejemplo, mediante visualizaciones) para su comunicación.

La ciencia de datos impulsa el crecimiento empresarial y la innovación al revelar oportunidades y personalizar las ofertas para responder mejor a las necesidades de los clientes. El análisis predictivo facilita la previsión de tendencias, mientras que las experiencias personalizadas aumentan la fidelidad y la satisfacción.

Además, la ciencia de datos optimiza la asignación de recursos, aumentando la eficiencia y reduciendo los costes. La ciencia de datos mejora las finanzas mediante aplicaciones como la detección de fraudes, la evaluación de riesgos y la predicción de tendencias de mercado, lo que permite tomar decisiones con conocimiento de causa.

En sanidad, ayuda al diagnóstico, el desarrollo de fármacos y la planificación de tratamientos, mejorando los resultados de los pacientes. También influye en las políticas sociales y hace avanzar la investigación, abarcando diversos ámbitos.

Retos de la ciencia de datos

Además de numerosas utilidades, la ciencia de datos también presenta ciertos retos:

  • Escasez de científicos de datos: El crecimiento exponencial de la ciencia de datos le ha valido la distinción de ser el “trabajo más sexy del siglo XXI”, según Harvard Business.

Sin embargo, esta impresionante expansión ha presentado un desafío significativo para satisfacer la creciente demanda de científicos de datos, que según la Oficina de Estadísticas Laborales, se espera que aumente en un 36% para 2031.

  • Falta de competencias avanzadas: Una de las principales razones de la escasez de científicos de datos es la creciente demanda de habilidades avanzadas en ingeniería de software, modelado de datos, inteligencia artificial y machine learning.

Según la Escuela de Ingeniería Tufts, este requisito hace que sea un reto para las organizaciones encontrar profesionales con la educación y la experiencia necesarias en el campo de la ciencia de datos.

  • Curva de aprendizaje elevada: Se requiere un importante desarrollo de habilidades y formación para dominar diversas habilidades y tecnologías de ciencia de datos. Esto se traduce en curvas de aprendizaje prolongadas para los nuevos miembros del equipo, lo que plantea preocupaciones sobre el tiempo de incorporación, la transferencia de conocimientos y la escalabilidad de la fuerza de trabajo.
  • Preparación tediosa de los datos: Los científicos de datos actuales dedican una parte sustancial de su tiempo, aproximadamente el 80%, a tareas tediosas de preparación de datos, lo que obstaculiza su capacidad para centrarse en actividades analíticas y de resolución de problemas de mayor valor.

¿Qué es el intérprete de códigos ChatGPT?

El ChatGPT Code Interpreter es una extensión de ChatGPT, que permite a los usuarios resolver complejos problemas matemáticos y centrados en datos utilizando sencillas instrucciones en inglés de una forma simplificada similar a un chat.

Al unificar los puntos fuertes de ChatGPT y la programación tradicional, el Intérprete ofrece a los usuarios una solución fácil de usar para resolver problemas, automatizar análisis cuantitativos y manipular datos.

Esta herramienta potente e interactiva se integra a la perfección con diversos lenguajes de programación, facilitando la ejecución de código y la experimentación.

Gracias al intérprete de código, que se encarga de las complejidades de la codificación, los usuarios se liberan de la depuración y se centran en extraer datos significativos con facilidad.

Esta colaboración dinámica entre la IA y la inteligencia humana garantiza una experiencia de análisis de datos fluida y productiva, fomentando los descubrimientos en diversas aplicaciones.

Algunas de las características más destacadas del intérprete de código -cuando todo funciona correctamente- son:

  • Análisis de datos sin esfuerzo: El intérprete permite a los científicos de datos ejecutar código y obtener resultados en tiempo real directamente dentro de la interfaz ChatGPT. Esto libera a los usuarios de la necesidad de aprender extensamente un lenguaje de programación.
  • Gestión de tareas matemáticas y relacionadas con las palabras: El intérprete proporciona precisión transformando el lenguaje natural impreciso en código Python preciso antes de generar la salida. De este modo, es más probable que se obtengan resultados precisos en análisis cuantitativos y lingüísticos.
  • Análisis de datos personales: El Intérprete permite a los usuarios cargar y analizar datos personales en el entorno fácil de usar de ChatGPT.

Sin embargo, es posible que desee obtener más información sobre la informática confidencial o leer por qué muchas empresas están limitando el uso de datos confidenciales en la IA Generativa.

  • Traducción de código y gestión de errores con IA: El Intérprete traduce a la perfección las instrucciones del lenguaje natural en una ejecución eficiente del código. También incorpora funciones de depuración y gestión de errores, lo que proporciona información valiosa para solucionar problemas y perfeccionar el código.
  • Codificación colaborativa: El Intérprete permite que varios usuarios discutan, prueben y perfeccionen el código juntos, promoviendo el intercambio de conocimientos y la resolución de problemas en un entorno colaborativo.

Usos del intérprete de código para científicos de datos

Algunos de los usos típicos de los intérpretes de código para los científicos de datos son los siguientes:

1. Manipulación y transformación de datos: Los científicos de datos pueden utilizar Code Interpreter para la limpieza, transformación y preprocesamiento de datos. Pueden manipular eficientemente conjuntos de datos, manejar valores faltantes y preparar datos para modelado y análisis.

2. Análisis estadístico: Utilizando el Code Interpreter, los científicos de datos llevan a cabo diversas tareas como pruebas de hipótesis, regresión, ANOVA (Análisis de Varianza) y agrupación.

Pueden analizar correlaciones en un conjunto de datos de marketing o realizar ANOVA en un conjunto de datos experimentales. Esto les permite comprender en profundidad los patrones subyacentes y las relaciones dentro de los datos.

3. Desarrollo de modelos de aprendizaje automático: El intérprete de código permite a los científicos de datos crear un proceso completo de aprendizaje automático, gestionando la carga de datos, el preprocesamiento, la selección de modelos, el entrenamiento, las pruebas y la visualización.

Instrucciones sencillas como “Aplicar un algoritmo de regresión lineal a un conjunto de datos de predicción del precio de la vivienda para construir un modelo y visualizar los resultados” hacen que el intérprete ejecute algoritmos, cree modelos sólidos y proporcione visualizaciones intuitivas, acelerando el desarrollo de modelos y mejorando la precisión.

4. Análisis exploratorio de datos (EDA): El intérprete de código permite a los científicos de datos explorar rápidamente conjuntos de datos, generando estadísticas resumidas y creando visualizaciones para obtener información inicial.

Por ejemplo, pueden ordenar al intérprete que cree un histograma de las edades de los clientes en un conjunto de datos de venta al por menor, desvelando la distribución de edades. Además, pueden solicitar un gráfico de dispersión para explorar la relación entre el precio del producto y el volumen de ventas en un conjunto de datos de marketing.

5. Visualización de datos complejos: Utilizando el intérprete de código, los científicos de datos crean visualizaciones sofisticadas, comunicando eficazmente los hallazgos y presentando datos complejos en un formato interpretable.

Por ejemplo, los mapas de calor interactivos revelan las preferencias de los clientes, mientras que los gráficos de dispersión en 3D visualizan relaciones de alta dimensión. Estas potentes visualizaciones permiten tomar decisiones basadas en datos con claridad.

 6. Análisis matemático y computacional avanzado: La compatibilidad de Code Interpreter con Python permite a los científicos de datos realizar cálculos matemáticos avanzados, simulaciones y análisis numéricos para investigaciones complejas basadas en datos.

Cómo supera el Code Interpreter los retos de la ciencia de datos

El intérprete de código ChatGPT aborda varios retos de la ciencia de datos:

  • Escasez de científicos de datos: El Intérprete capacita a los no expertos para resolver problemas de datos complejos sin necesidad de amplios conocimientos de codificación, aliviando la demanda de mano de obra especializada.
  • Falta de conocimientos avanzados: Al permitir a los usuarios interactuar con los datos utilizando el lenguaje natural, el Intérprete salva la brecha entre las habilidades avanzadas y los usuarios no expertos, ampliando el grupo de personas capaces de realizar análisis de datos eficaces.
  • Curva de aprendizaje elevada: La reducción de la curva de aprendizaje permite a los usuarios realizar tareas relacionadas con los datos de una manera conversacional familiar, minimizando la necesidad de una formación exhaustiva.
  • Preparación tediosa de los datos: El Intérprete automatiza las tareas de manipulación de datos, liberando el tiempo de los científicos de datos de la preparación manual de datos, lo que les permite centrarse en actividades analíticas y de resolución de problemas de mayor valor.

Los retos de Code Interpreter para los científicos de datos

Aunque el intérprete de código ChatGPT ha demostrado ser muy prometedor para la ciencia de datos, también se enfrenta a algunos retos a tener en cuenta.

  • Falta de accesibilidad a la base de datos: Los científicos de datos a menudo trabajan con grandes y complejos conjuntos de datos almacenados en bases de datos. Estas bases de datos pueden residir en servidores remotos o en redes locales.

El intérprete de código ChatGPT no dispone de capacidades integradas para conectarse e interactuar directamente con bases de datos externas, lo que limita su capacidad de consulta y obtención de datos en tiempo real. Esto dificulta la recuperación dinámica de datos y el análisis en tiempo real.

  • Sin acceso a Internet: Por motivos de privacidad y seguridad, el intérprete de código ChatGPT no tiene acceso a Internet.

En consecuencia, no puede admitir nuevos paquetes de repositorios en línea ni obtener datos de servicios web, lo que supone un reto para los científicos de datos y los desarrolladores que buscan recursos externos o paquetes de terceros para mejorar la funcionalidad de su código.

  • Tamaño de archivo limitado: El intérprete de código ChatGPT impone una restricción máxima de tamaño de archivo de 250 MB para los datos cargados. Esta limitación puede suponer un reto para los científicos de datos que trabajan con grandes conjuntos de datos.
  • Falta de datos actualizados: El Intérprete de Códigos ChatGPT carece de acceso a datos posteriores al entrenamiento. Esta limitación supone un reto para los científicos de datos que trabajan con datos actualizados o en tiempo real que se extienden más allá del periodo de entrenamiento del modelo.

Conclusión

El intérprete de códigos ChatGPT simplifica las tareas complejas de la ciencia de datos mediante instrucciones en inglés, abordando los retos de la escasez de habilidades y la preparación de datos.

Ofrece una interfaz fácil de usar para codificar, ejecutar código dentro de ChatGPT y traducir el lenguaje a código.

Aunque se enfrenta a limitaciones como el acceso a bases de datos y las restricciones de tamaño de los archivos, el intérprete permite a los científicos de datos analizar, modelar y visualizar datos de forma eficiente, avanzando en la toma de decisiones basada en datos.

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Dr. Tehseen Zia
Profesor titular asociado, Universidad COMSATS de Islamabad (CUI)

El Dr. Tehseen Zia tiene un doctorado y más de 10 años de experiencia investigadora postdoctoral en Inteligencia Artificial (IA). Es profesor titular asociado y dirige la investigación sobre IA en la Universidad Comsats de Islamabad, y coinvestigador principal en el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Pakistán. En el pasado, trabajó como consultor de investigación en el proyecto Dream4cars, financiado por la Unión Europea.