Asistencia de ChatGPT

en el uso de  Phyton y R

ChatGPT

Puede ofrecerte asistencia técnica para  Phyton,  en Data Science en 4 grandes cosas:

Light Yellow Arrow

Puede convertir descripciones de manipulaciones de datos en código Pandas funcional. 

Generación de código Pandas

1

Operaciones complejas como joins multi-tabla, groupby operations, y transformaciones condicionales son generadas con sintaxis correcta y optimizaciones de performance.

Proporciona código para análisis estadísticos específicos, incluyendo tests de hipótesis, análisis de correlación, y modelado estadístico.

Análisis estadístico con SciPy/NumPy

2

Las explicaciones incluyen interpretación de resultados y suposiciones subyacentes

Desde preprocessing de datos hasta evaluación de modelos, genera pipelines completos de machine learning con explicaciones de cada paso.

Machine Learning con Scikit-Learn

3

El código incluye: Cross-validation, hyperparameter tuning, y métricas de evaluación apropiadas.

Crea código para visualizaciones customizadas, incluyendo configuraciones avanzadas de estilo, subplots complejos, y gráficos interactivos con Plotly.

Visualización  con Matplotlib/ Seaborn

4

Dame código en Python con Pandas para detectar valores atípicos en una columna. Crea un script en Python que lea un archivo CSV, limpie los nulos, elimine duplicados y exporte los datos limpios. Explícame cómo funciona una lista por comprensión en Python con ejemplos. Tengo este error en Python: KeyError: 'columna'. ¿Qué significa y cómo lo soluciono? Dame un ejemplo de cómo usar matplotlib para graficar la evolución de ventas por mes. Genera un programa que reciba un nombre y edad por consola, y diga si es mayor de edad.

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Prompts de ejemplo

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ChatGPT

También puede ofrecerte asistencia técnica para  R,  en Análisis Estadístico en 3 grandes cosas:

Arrow

Genera código R para análisis exploratorio comprehensivo, incluyendo summary statistics, distribuciones de variables, y identificación de outliers. 

Análisis exploratorio de datos

1

El código utiliza bibliotecas modernas como dplyr y ggplot2.

Para análisis como regresión múltiple, ANOVA, y modelos mixtos, el asistente proporciona código completo incluyendo diagnósticos de modelos, tests de suposiciones e interpretación de coeficientes.

Modelado estadístico avanzado

2

Ayuda con código especializado para análisis de series temporales utilizando packages como forecast y tseries, incluyendo decomposition, tests de stationarity y construcción de modelos ARIMA.

Análisis de series temporales

3

Escribe una función en R para crear un histograma agrupado por categoría. Dame un script en R para limpiar una base de datos con tidyverse y crear un resumen estadístico por grupo. ¿Cómo puedo hacer una regresión lineal en R y visualizar los resultados? Explica cómo usar ggplot2 para graficar la distribución de edades de una población. Tengo un data frame con NA’s. ¿Cómo los elimino o imputo con la media en R? Dame un ejemplo de cómo usar dplyr para agrupar, filtrar y sumarizar datos.

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Prompts de ejemplo

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Pruébalo: