日常的なデータ分析では、汚れたデータをクリーンアップし、視覚化チャートのコード詳細を調整することに、コアとなる分析ロジックよりも多くの労力がかかります。 私は最近、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 サイエンス作業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、Jupyter Notebook 内でデータ処理、チャート生成、レポートのエクスポートを直接実行できます。 GitHub: https://t.co/6c4f1N65mP このチュートリアルでは、CSV データの処理、高解像度のグラフのエクスポート、共有可能なレポートの生成など、Copilot を使用して完全なデータ分析プロジェクトを最初から作成する方法について説明します。 また、インテリジェント エージェントをカスタマイズする方法も学習し、Copilot がデータ プロジェクトのニーズをより深く理解し、日々の分析プロセスを加速できるようにします。 チュートリアル全体は実際のプロジェクトシナリオに基づいており、すべてのリソースとデータはリポジトリ内にあります。チュートリアルを進めるために必要なのはGitHubアカウントだけです。
