Ao realizar análises de dados e se deparar com fluxos de trabalho complexos de processamento de dados, muitas vezes é necessário depurar repetidamente o código, verificar a documentação e escrever comentários no Jupyter Notebook, o que é ineficiente. Recentemente, me deparei com o tutorial de código aberto da Microsoft, GitHub Copilot para Ciência de Dados, que explica especificamente como usar os recursos avançados do GitHub Copilot para melhorar a eficiência do fluxo de trabalho em ciência de dados. Com recursos como comandos de barra, bate-papo embutido e agentes @workspace, você pode concluir todo o processo de limpeza de dados, visualização e geração de relatórios diretamente no Notebook. GitHub: https://t.co/6c4f1N65mP Este tutorial irá guiá-lo na utilização dessas funcionalidades para processar dados CSV, exportar gráficos de alta resolução e, finalmente, gerar relatórios analíticos compartilháveis. Também nos ensinará como personalizar agentes para acelerar projetos. Todo o tutorial foi desenvolvido com base em projetos reais e inclui ambientes completos com dados e dependências. Tudo o que você precisa é uma conta no GitHub para acompanhar. É ideal para engenheiros de dados, cientistas de dados ou qualquer pessoa que utilize Python para análise de dados.
