데이터 분석을 할 때 복잡한 데이터 처리 워크플로우에 직면하면 Jupyter Notebook에서 코드를 반복적으로 디버깅하고, 문서를 확인하고, 주석을 작성해야 하는 경우가 많은데, 이는 비효율적입니다. 최근 마이크로소프트의 오픈소스 튜토리얼인 '데이터 과학을 위한 GitHub Copilot'을 접하게 되었는데, 이 튜토리얼은 GitHub Copilot의 고급 기능을 활용하여 데이터 과학 워크플로 효율성을 향상시키는 방법을 구체적으로 설명하고 있습니다. 슬래시 명령어, 인라인 채팅, @workspace 에이전트와 같은 기능을 활용하면 데이터 정리, 시각화, 보고서 생성의 전체 과정을 노트북 내에서 직접 완료할 수 있습니다. GitHub: https://t.co/6c4f1N65mP 이 튜토리얼에서는 CSV 데이터 처리, 고해상도 차트 내보내기, 공유 가능한 분석 보고서 생성 등 이러한 기능을 활용하는 방법을 안내합니다. 또한 프로젝트 속도를 높이기 위해 에이전트를 사용자 지정하는 방법도 알려드립니다. 이 튜토리얼은 실제 프로젝트를 기반으로 설계되었으며, 완벽한 데이터 및 종속성 환경을 제공합니다. GitHub 계정만 있으면 따라할 수 있습니다. 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 또는 데이터 분석에 Python을 사용하는 모든 사람에게 적합합니다.
