自分でコードを書かずにプロジェクトを完成させた方法

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自分でコードを書かずにプロジェクトを完成させた方法

ものすごく短い時間でデータサイエンスプロジェクトを作りました。SQLとPythonを使用した詳細な分析や洞察に加えて、深い洞察も提供してくれました。これまで知らなかったこともわかり、本当に驚かされました。チャットGPTは仕事をこなせないと言われていることをよく聞きますが、実際には仕事のサポート役として活躍できると思います。それでは、私のステップバイステップのプロセスを紹介していきますので、皆さんも同じことができるようにご案内します。まずはじめに、データソースとしてのBigQueryデータベースへのチャットGPTの接続方法について説明します。その後、データの分析コードをチャットGPTに書かせ、見つかった洞察を提供してもらい、必要に応じて指示を与えて次に進めます。このチャットGPTとデータベースの接続に関しては、セキュリティ上の懸念があるかもしれませんが、チャットGPT Enterprisesはこの問題を解決していますので、一部のクラウドプロバイダーのセキュリティ要件を満たしているはずです。プロジェクトを進める中で、必要な洞察を取り出した後は、結果を示す必要があります。チャットウィンドウで見えるように見えますが、これは実際にはプロジェクトを共有する最良の方法です。分析を行うために使用するプラグインの中には、GitHubに結果をエクスポートし、プロジェクトとして見せることができるものもあります。果たして、このプロジェクトで解決しようとしている問題とは何でしょうか?それを見ていきましょう。私は「データナード」というアプリを開発しました。これはデータナードのトップスキルを教えてくれるものです。世界中からほぼ200万件の求人情報を収集し、トップスキルを集計することで、どのスキルが人気なのかを知ることができます。また、特定の職種における給与も調べることができます。たとえば、アメリカのデータアナリストの場合、SQLとExcelがトップスキルであることがわかります。さらに、SQLの場合は990,000ドルという平均的な給与であり、一方でExcelは最下位です。私もほとんどの人と同様に、もっと給与を得たいと思っているため、最高給与を与えるOracleのようなスキルを選ぶことが理にかなっているかもしれませんが、スキルランキングを見ると、Oracleは非常に低い値しかありません。それに比べて、2番目と3番目に高給与をもたらすPythonとTableauは人気があり、それらを選択すればより高い確率で求人が見つかるでしょう。これが私がチャットGPTの助けを借りて解決したい問題です。どのスキルが人気があり、給与も高いのかを見つけ出すことです。そして、これをデータアナリストだけでなく、すべてのデータナードに適用したいのです。何分間もこの動画を見てきましたが、まだ問題に取り組んでいませんね。さあ、始めましょう。まず最初に、モデルを選択する必要があります。GPT for the Core modelを使用することができます。これは、ファイルとしてのデータセット(今回の場合は、アメリカのデータアナリストの求人データセット)を持つ場合に最適です。これをダウンロードしてチャットGPTにアップロードすることができます。ただし、私たちが持っている200万件の求人情報に関しては、8GBものデータがあるため、チャットGPTにアップロードすることはできません。その代わりに、このプラグインを使用することができます。具体的には、このプラグインを使用して、すべての分析を実行できます。私たちがこれまでに生成したすべての可視化結果をGitHubにエクスポートすることもできます。これにより、世界中でプロジェクトを共有することができるようになります。それでは、このプロジェクトで解決しようとしている問題は何でしょうか?それを見ていきましょう。私は「データナード」というアプリを開発しました。これはデータナードのトップスキルを教えてくれるものです。世界中からほぼ200万件の求人情報を収集し、トップスキルを集計することで、どのスキルが人気なのかを知ることができます。また、特定の職種における給与も調べることができます。たとえば、アメリカのデータアナリストの場合、SQLとExcelがトップスキルであることがわかります。さらに、SQLの場合は990,000ドルという平均的な給与であり、一方でExcelは最下位です。私もほとんどの人と同様に、もっと給与を得たいと思っているため、最高給与をもたらすOracleのようなスキルを選ぶことが理にかなっているかもしれませんが、スキルランキングを見ると、Oracleは非常に低い値しかありません。それに比べて、2番目と3番目に高給与をもたらすPythonとTableauは人気があり、それらを選択すればより高い確率で求人が見つかるでしょう。これが私が解決したい問題です。どのスキルが人気があり、給与も高いのかを見つけ出し、データアナリストだけでなく、すべてのデータナードに適用したいと考えています。以上の要点をまとめると、まずはじめにデータソースにチャットGPTを接続し、データを分析するコードを書かせ、その後、洞察を得るためにリプロンプトしながら進めていきます。分析結果を共有するために、GitHubとの連携やプラグインの使用も検討しています。私たちのプロジェクトの目標は、人気のあるスキルと高給与を提供するスキルを見つけることです。さらに、データアナリストだけでなく、すべてのデータナードにとって最適なスキルを見つけるために、異なるキャリアパスを分析しています。また、私たちのプロジェクトをGitHubで共有することで、他の人が私たちの分析方法やコードを学ぶことができるようになります。これにより、データサイエンスプロジェクトを共有し、データナードが自身のキャリアを成功させるための最適な機会を見つける手助けになるでしょう。

🔍 データサイエンスプロジェクトのステップバイステップガイド

  1. データソースにチャットGPTを接続する
  2. 分析のためにデータをクエリする
  3. データの洞察を得るためにチャットGPTをリプロンプトする
  4. 分析結果を示すために可視化ツールを使用する
  5. 分析結果をGitHubにエクスポートする

📝 問題の解決に向けて

データナードのトップスキルを見つけるために、「データナード」というアプリを開発しました。さまざまな求人情報から情報を抽出し、スキルの人気や給与を集計しています。最適なスキルを見つけるために、PythonやSQLのような人気の高いスキルを重点的に分析しています。データナード全体に対してスキルを特定し、キャリアの機会を最大化できるようにしています。

🔬 データの探索的分析(EDA)

データサイエンスプロジェクトの一環として、トップスキルや給与など、データセットのさまざまな側面を探索的に分析しました。人気の高いスキルや各職種の給与を可視化し、データナードが自身のキャリアを成功させるための最適な機会を見つける手助けをしました。

⚙️ スキルの正規化とランキング

スキルの人気と給与を総合的に評価するために、スキルの正規化を行い、ランキングを作成しました。各職種ごとにスキルをグレーディングし、最適なスキルを見つけるための指標を作成しました。PythonやSQLなどの人気の高いスキルの選択に焦点を当て、データナードの給与とキャリアの機会を最大化します。

💡 洞察の抽出と結果の共有

分析結果を示すためにチャットGPTを使用し、洞察を抽出しました。人気のあるスキルや給与に関する情報を提供し、異なる職種ごとの特徴を明らかにしました。GitHubとの連携により、プロジェクトを完全に共有することができます。他の人が私たちの手法やコードを学び、データナードがキャリアを成功させるための最適な機会を見つける手助けとなるでしょう。

🔥 プロジェクトのハイライト

  • データソースへの接続とクエリの実行
  • 分析結果の可視化と洞察の抽出
  • スキルの正規化とランキングの作成
  • 洞察の共有とGitHubへのプロジェクトのエクスポート

❓ よくある質問

Q: データソースに接続する際のセキュリティに関して心配ですが、どのような対策がされていますか? A: チャットGPT Enterprisesは、クラウドプロバイダーと同等のセキュリティ要件を満たしていますので、安心してご利用いただけます。

Q: プロジェクトを他の人と共有するために必要なものはありますか? A: GitHubのリポジトリを使用することで、プロジェクトを簡単に共有することができます。

Q: このプロジェクトを私自身で実装するにはどのくらいの時間がかかりますか? A: 通常、このプロジェクトには約1時間の作業時間がかかりますが、詳細な手順やより効率的な方法を学ぶためには、私のデータ分析向けチャットGPTコースをご覧ください。

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