Al realizar análisis de datos y enfrentarse a flujos de trabajo de procesamiento de datos complejos, a menudo es necesario depurar código repetidamente, verificar la documentación y escribir comentarios en Jupyter Notebook, lo cual es ineficiente. Recientemente me encontré con el tutorial de código abierto de Microsoft, GitHub Copilot for Data Science, que explica específicamente cómo usar las funciones avanzadas de GitHub Copilot para mejorar la eficiencia del flujo de trabajo de la ciencia de datos. Con funciones como comandos de barra, chat en línea y agentes @workspace, puede completar todo el proceso de limpieza de datos, visualización y generación de informes directamente dentro del Notebook. GitHub: https://t.co/6c4f1N65mP El tutorial nos guiará en el uso de estas funciones para procesar datos CSV, exportar gráficos de alta resolución y, finalmente, generar informes analíticos compartibles. También nos enseñará a personalizar agentes para acelerar proyectos. Todo el tutorial está diseñado con base en proyectos reales e incluye entornos de datos y dependencias completos. Solo necesitas una cuenta de GitHub para seguirlo. Es ideal para ingenieros de datos, científicos de datos o cualquier persona que utilice Python para el análisis de datos.
