4 formas en las que no puedes usar el intérprete de código ChatGPT que perturbarán tus análisis

4 formas de no usar ChatGPT que afectarán tus análisis

No creo que el Intérprete de Código sea tan grande como la gente lo está exagerando. Los profesionales de datos deben tener cuidado con estos problemas. ¿Puede haber una solución alternativa para ellos?

Tabla de Contenidos

• El poder del Intérprete de Código

• Las limitaciones del Intérprete de Código

• • • Inaccesibilidad a la base de datos

• • • Limitaciones de la versión de Python

• Implementación de ParDo y DoFn en Apache Beam en Detalles
• Generando datos sintéticos con Python
• Todos los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) que Debes Conocer en 2023

• • • Bibliotecas no disponibles

• • • Restricción de la GPU

• Sorteando estos problemas

• • • Una solución híbrida temporal

• Conclusiones

ChatGPT reemplazará a los analistas de datos. Al menos eso es lo que parece basado en lo que todos dicen sobre la introducción del Intérprete de Código. He tenido acceso a él durante el último mes más o menos. Y, honestamente, no me ha impresionado mucho.

Antes de hablar sobre por qué creo que el Intérprete de Código está sobrevalorado y cómo se pueden superar estas fallas, al menos debo darle algo de crédito.

El poder del Intérprete de Código

Es un avance sólido y útil de muchas maneras diferentes. Puede hacer cosas bastante interesantes con datos básicos y puede ser útil para personas sin experiencia en programación. Además, permite subir múltiples tipos de datos y puede ser especialmente útil cuando se trata de limpiar datos básicos con expresiones regulares y realizar visualizaciones simples de datos.

Sin embargo, en mi opinión, aquí es donde realmente terminan los beneficios. No me malinterpreten, sigo pensando que ChatGPT es revolucionario en general. Simplemente no creo que el Intérprete de Código sea tan importante como la gente lo hace parecer.

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