Lors de l'analyse de données, face à des flux de traitement complexes, il est souvent nécessaire de déboguer le code, de consulter la documentation et d'écrire des commentaires dans Jupyter Notebook à plusieurs reprises, ce qui est inefficace. Je suis récemment tombé sur le tutoriel open source de Microsoft, GitHub Copilot for Data Science, qui explique précisément comment utiliser les fonctionnalités avancées de GitHub Copilot pour améliorer l'efficacité des flux de travail en science des données. Grâce à des fonctionnalités telles que les commandes slash, le chat intégré et les agents @workspace, vous pouvez effectuer l'intégralité du processus de nettoyage des données, de visualisation et de génération de rapports directement dans le Notebook. GitHub : https://t.co/6c4f1N65mP Ce tutoriel nous guidera dans l'utilisation de ces fonctionnalités pour traiter des données CSV, exporter des graphiques haute résolution et générer des rapports d'analyse partageables. Il nous apprendra également à personnaliser les agents pour accélérer les projets. Ce tutoriel complet est basé sur des projets concrets et inclut des environnements de données et de dépendances complets. Un compte GitHub suffit pour le suivre. Il convient aux ingénieurs de données, aux data scientists et à toute personne utilisant Python pour l'analyse de données.
