Dans l'analyse quotidienne des données, le nettoyage des données erronées et l'ajustement des détails du code des graphiques de visualisation demandent plus d'efforts que la logique analytique de base. Je suis récemment tombé sur le tutoriel open source de Microsoft, GitHub Copilot for Data Science, qui nous apprend précisément comment utiliser les fonctionnalités avancées de GitHub Copilot pour améliorer l'efficacité de notre travail en science des données. Grâce à des fonctionnalités telles que les commandes slash, le chat intégré et l'agent @workspace, vous pouvez effectuer directement le traitement des données, la génération de graphiques et l'exportation de rapports dans Jupyter Notebook. GitHub : https://t.co/6c4f1N65mP Ce tutoriel vous guidera pas à pas dans la création d'un projet complet d'analyse de données à l'aide de Copilot : traitement des données CSV, exportation de graphiques haute résolution et génération de rapports partageables. Cela nous apprendra également à personnaliser les agents intelligents, permettant ainsi à Copilot de mieux comprendre les besoins de vos projets de données et d'accélérer les processus d'analyse quotidiens. Ce tutoriel est entièrement basé sur des scénarios de projets réels, et toutes les ressources et données se trouvent dans le dépôt. Un compte GitHub suffit pour le suivre.
