データ分析を行う際には、複雑なデータ処理ワークフローに直面し、コードのデバッグ、ドキュメントの確認、Jupyter Notebook でのコメントの書き込みを繰り返す必要があることが多く、これは非効率的です。 最近、Microsoft のオープンソース チュートリアル「GitHub Copilot for Data Science」に出会いました。このチュートリアルでは、GitHub Copilot の高度な機能を使用してデータ サイエンスのワークフローの効率を向上させる方法が具体的に説明されています。 スラッシュ コマンド、インライン チャット、@workspace エージェントなどの機能を使用すると、データのクリーニング、視覚化、レポート生成のプロセス全体をノートブック内で直接完了できます。 GitHub: https://t.co/6c4f1N65mP このチュートリアルでは、これらの機能を使ってCSVデータを処理し、高解像度のグラフをエクスポートし、共有可能な分析レポートを生成する方法を解説します。また、エージェントをカスタマイズしてプロジェクトを加速させる方法についても解説します。 チュートリアル全体は実際のプロジェクトに基づいて設計されており、完全なデータと依存関係環境が付属しています。GitHubアカウントさえあれば、チュートリアルを進めることができます。データエンジニア、データサイエンティスト、またはデータ分析にPythonを使用するすべての方に最適です。
