일상적인 데이터 분석에서, 핵심 분석 로직을 구현하는 것보다 불완전한 데이터를 정리하고 시각화 차트의 코드 세부 사항을 조정하는 데 더 많은 노력이 소요됩니다. 최근 마이크로소프트의 오픈 소스 튜토리얼인 '데이터 과학을 위한 GitHub Copilot'을 접하게 되었는데, 이 튜토리얼은 GitHub Copilot의 고급 기능을 활용하여 데이터 과학 작업의 효율성을 높이는 방법을 구체적으로 알려줍니다. 슬래시 명령어, 인라인 채팅, @workspace 에이전트와 같은 기능을 활용하면 Jupyter Notebook 내에서 직접 데이터 처리, 차트 생성, 보고서 내보내기를 수행할 수 있습니다. GitHub: https://t.co/6c4f1N65mP 이 튜토리얼에서는 Copilot을 사용하여 CSV 데이터 처리, 고해상도 차트 내보내기, 공유 가능한 보고서 생성 등 완전한 데이터 분석 프로젝트를 처음부터 구축하는 과정을 안내합니다. 또한 이를 통해 지능형 에이전트를 맞춤 설정하는 방법을 배우게 되어 Copilot이 데이터 프로젝트 요구 사항을 더 잘 이해하고 일상적인 분석 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 이 튜토리얼은 전체 내용이 실제 프로젝트 시나리오를 기반으로 하며, 모든 리소스와 데이터는 저장소에 있습니다. GitHub 계정만 있으면 따라할 수 있습니다.
