Na análise diária de dados, a limpeza de dados inconsistentes e o ajuste dos detalhes do código dos gráficos de visualização exigem mais esforço do que a lógica analítica principal. Recentemente, me deparei com o tutorial de código aberto da Microsoft, GitHub Copilot para Ciência de Dados, que nos ensina especificamente como usar os recursos avançados do GitHub Copilot para melhorar a eficiência do nosso trabalho em ciência de dados. Com recursos como comandos de barra, bate-papo embutido e o agente @workspace, você pode realizar processamento de dados, geração de gráficos e exportação de relatórios diretamente no Jupyter Notebook. GitHub: https://t.co/6c4f1N65mP Este tutorial irá guiá-lo na criação de um projeto completo de análise de dados usando o Copilot, do zero: processamento de dados CSV, exportação de gráficos de alta resolução e geração de relatórios compartilháveis. Isso também nos ensinará como personalizar agentes inteligentes, permitindo que o Copilot entenda melhor as necessidades do seu projeto de dados e acelere os processos diários de análise. Todo o tutorial é baseado em cenários de projetos reais, e todos os recursos e dados estão no repositório. Tudo o que você precisa é de uma conta no GitHub para acompanhar.
