En el análisis diario de datos, limpiar datos sucios y ajustar los detalles del código de los gráficos de visualización requiere más esfuerzo que la lógica analítica central. Recientemente me encontré con el tutorial de código abierto de Microsoft, GitHub Copilot for Data Science, que nos enseña específicamente cómo usar las funciones avanzadas de GitHub Copilot para mejorar la eficiencia de nuestro trabajo de ciencia de datos. Con funciones como comandos de barra, chat en línea y el agente @workspace, puede realizar directamente el procesamiento de datos, la generación de gráficos y la exportación de informes dentro de Jupyter Notebook. GitHub: https://t.co/6c4f1N65mP El tutorial lo guiará a través de la creación de un proyecto de análisis de datos completo utilizando Copilot desde cero: procesamiento de datos CSV, exportación de gráficos de alta resolución y generación de informes compartibles. También nos enseñará cómo personalizar agentes inteligentes, haciendo que Copilot comprenda mejor las necesidades de sus proyectos de datos y acelere los procesos de análisis diarios. Todo el tutorial se basa en escenarios de proyectos reales, y todos los recursos y datos están en el repositorio. Solo necesitas una cuenta de GitHub para seguirlo.
