Data Doc Cómo GPT-4 sobresalió en mi tarea de codificación de Python del primer año
Data Doc Cómo GPT-4 destacó en mi tarea de codificación de Python del primer año
Se necesita un rediseño en el plan de estudios y evaluación de Ciencias de la Computación
![Dall-E 2: estilo impresionista de un gráfico de líneas ascendente, similar a las notas de los estudiantes con GPT-4](https://ai.miximages.com/miro.medium.com/v2/resize:fit:640/format:webp/1*vYx2a1laS4vehuI6XakV5g.png)
GPT-4, de un solo golpe, ha cambiado por completo la forma en que los profesores de Ciencias de la Computación pueden impartir y evaluar un plan de estudios de calidad.
Soy una de estas almas desafortunadas: he creado e impartido un plan de estudios de programación informática a nivel universitario durante los últimos 25 años.
Este año, más que cualquier otro año, requiere un cambio drástico en la forma en que pienso y diseño cursos de informática.
Un nuevo algoritmo de diseño por así decirlo, especialmente si uno es responsable de impartir un plan de estudios introductorio de Ciencias de la Computación.
- Rosalyn revela StableSight AI para combatir el creciente fraude en exámenes en línea
- Tomando medidas legales para proteger a los usuarios de IA y a las pequeñas empresas
- Mejore las respuestas de LLM en casos de uso de RAG interactuando con el usuario
GPT-4 puede manejar este programa sin problemas.
Considera esto: GPT-4 ha desmantelado una de mis asignaciones inteligentes y bien pensadas que le doy a estudiantes de primer año de Python, con facilidad.
Aquí está cómo.
La Asignación: Análisis y Visualización de Datos
Mi asignación de laboratorio bien pensada es así:
Ve y encuentra datos de las últimas 2 Elecciones Federales de Canadá y combina estos datos con datos de sondeos actuales para visualizar tendencias en el panorama político canadiense.
Usando Python y la biblioteca Plotly, muestra los resultados de tus hallazgos utilizando un gráfico de barras agrupadas.
Una tarea divertida: los estudiantes tienen que buscar en Internet, encontrar algunos datos, limpiarlos y organizarlos en una hoja de cálculo simple, conectarlos a la hoja de cálculo, extraer los datos, colocarlos en un marco de datos, organizar los parámetros del gráfico y luego usar el dash para mostrarlos de manera visual.
Primero, raspando los datos para que se vean algo así:
![Datos de elecciones canadienses obtenidos de Internet](https://ai.miximages.com/miro.medium.com/v2/resize:fit:640/format:webp/1*NJckCMfXlKeT4562ibV4Vw.png)
Luego, a partir de los datos, crear el código Python para extraer los datos (es decir, de un archivo XLSX o CSV), almacenarlos en un marco de datos y mostrarlos utilizando un gráfico de barras agrupadas similar a este:
We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
- La superchip NVIDIA Grace Hopper alimenta más de 40 supercomputadoras de IA en centros de investigación global, fabricantes de sistemas y proveedores de servicios en la nube
- Investigadores preparados para avances con NVIDIA CUDA Quantum
- Los gemelos digitales pueden permitir el tratamiento de salud personalizado
- Los ingenieros están en una misión de encontrar fallas
- Las 10 principales empresas de análisis de datos impulsadas por IA para 2024
- Los agentes de IA personalizados ya están aquí. ¿Está el mundo listo para ellos?
- Miles en fila para obtener el implante de chip cerebral de Neuralink, de Elon Musk