数据科学最佳 AI 工具
在浩如烟海、渗透数据科学领域的 AI 工具中穿行，可能令人望而生畏。凭借各自独特的能力与应用，这些工具已改变传统实践，将自动化、精确性和更强的预测能力引入数据分析流程。
AI 会取代程序员吗？正如我们在另一篇文章中探讨的那样，这似乎不太可能。不过，这可能意味着工作方式的转变，此类工具将成为优化工作流的一部分。
以下是当下几款顶尖的 AI 工具：
1. ChatGPT
由 OpenAI 和微软开发，并于 2022 年底首次公开发布的 ChatGPT，以其生成各种近似人类文本的独特能力震惊世界：代码、诗歌、本科水平的论文、文档摘要、笑话等。ChatGPT 的可能性清单几乎无穷无尽，这也是它成为史上增长最快的网络应用的原因，仅用两个月就吸引了一亿用户。
GPT-4 是 ChatGPT 的最新、更安全且更强大的版本，已在多项专业与学术基准上展现出接近人类的表现。同时，它还通过 GPT4 API 和名为 ChatGPT Plus 的订阅计划，允许开发者构建应用与服务。
在数据科学领域，ChatGPT 的可能性同样无限，从项目规划、数据分析与预处理，到模型选择、超参数调优，再到开发 Web 应用。ChatGPT 能帮助数据专业人士缩短编码时间，从而将精力集中在更复杂、更具想象力的问题上。
如果您想进一步了解 ChatGPT 的潜力，我们准备了一篇在数据科学项目中使用 ChatGPT的教程。同样，如果您想亲自上手，我们强烈推荐查看我们的ChatGPT 入门课程，以及涵盖 60 多个真实用例的数据科学 ChatGPT 提示词速查表。
2. Google Gemini
在 ChatGPT 发布后，许多人开始好奇 Google 将如何应对微软被认为的生存威胁。微软已经将ChatGPT 融入自家搜索引擎 Bing。
不久之后，Google 也行动了。2023 年 2 月，它宣布发布一款名为 Bard AI 的新型生成式 AI 工具，由 Google 的语言模型 LaMDA 提供支持。Bard 被定位为 ChatGPT 的竞争对手，不过两者在最初阶段差异明显。
截至 2026 年，Bard 已更名为 Gemini，并进行了重要更新，在代码生成、与 Google 服务的集成以及实时数据访问方面能力有所提升。虽然 Bard 最初落后于 ChatGPT，但 Gemini 很快追赶上来，成为执行数据科学任务的有力替代方案。Bard 能从网络获取实时数据的能力，尤其适用于对时效性要求较高的分析。
3. Hugging Face
数据科学中最活跃的领域之一是深度学习。像 ChatGPT 和 Bard 这样的 AI 工具由复杂的人工神经网络提供支持，更准确地说，是下一代的 Transformer 架构。
训练 Transformer 是一项挑战，涉及搜集并存储足量数据，以及寻找训练和运行模型所需的计算资源。这既昂贵又耗时，因此对多数人来说并不可行。这正是 Hugging Face 大显身手之处。
Hugging Face 是一个 AI 社区与平台，旨在通过提供基于最先进 Transformer 架构的 17 万多个预训练模型，来实现 AI 的民主化。同样，Hugging Face 还提供将近 3 万个数据集以及分层 API（亦称为pipelines），让数据专业人士能够借助 PyTorch、TensorFlow 等世界级 AI 库与模型交互并执行推理，而无需担心存储或训练成本。
Hugging Face 的预训练模型被广泛用于情感分析、命名实体识别和文本分类等任务。此外，Hugging Face 提供 AutoTrain，允许用户在无需深厚技术背景的情况下，自动化地在自定义数据集上训练模型，从而节省时间与资源。
对 Transformer 和 Hugging Face 感到好奇？强烈建议您查看我们的Transformer 与 Hugging Face 入门教程。
4. GitHub Copilot
新一代 AI 模型的一大特性在于，您可以在特定数据上对其进行微调，并通过 API 在其之上构建应用。一个对数据科学乃至整个 IT 业影响难以预估的绝佳示例是GitHub Copilot。
GitHub Copilot 是一款编程助手，可为程序员提供自动补全建议。它构建于 OpenAI 的 Codex 模型之上，开发者既可在编写代码时使用 Copilot，也可通过基础的自然语言提示告诉 Copilot 他们希望代码完成的功能。
Copilot 能胜任林林总总的编码任务，并精通包括 Python、Go、JavaScript 在内的多种主流编程语言，为一种更具普惠性的编程方式打开大门，讽刺的是，此时“会写代码”不再是必备前提。
其不足之处，也是大规模普及的潜在障碍在于，目前尚无 GitHub Copilot 的免费版本。
尽管 GitHub Copilot 功能强大，Tabnine 和 Codeium 等替代方案也在 AI 辅助编码领域崭露头角。这些工具支持多语言的自动补全与代码生成，可根据开发者的具体需求或预算提供更多选择。
5. DataLab AI Assistant
DataCamp 近日为其广受欢迎的数据科学笔记本 DataLab 推出了 AI 助手。以数据民主化为初衷，DataLab 最初在为数据科学职业打造作品集的学习者中获得关注。随着发展，它已成为跨行业团队协作与组织学习的有价值工具。
借助全新的 AI 助手，DataLab 旨在让数据科学对用户而言更加易用且高效。其关键功能包括“修复错误”按钮，该功能不仅能纠正代码错误，还会进行解释，帮助用户学习并避免重复犯错。“生成代码”功能可基于自然语言查询生成代码，并回答有关数据集的关键问题。此外，AI 助手会基于现有代码与上下文提供智能建议，使代码编写更智能、更高效。
AI 助手适用于 DataLab 的免费与付费方案，承诺更顺畅地融入现代数据科学家的工具链，赋能所有与数据打交道的人做出明智决策。您可以在此处试用！
结语
希望您喜欢本文。对于数据从业者而言，我们正处在令人振奋的时代。随着生成式 AI 工具的广泛采用，行业正面临颠覆。未来数年的数据科学面貌仍未可知，唯一可以确定的是，紧跟潮流、持续更新至关重要。
随着 AI 工具的不断演进，数据科学领域将出现更多颠覆性趋势，包括 autoML 与LLMOps 的进步。这些趋势有望不仅自动化数据预处理与模型选择，还将自动化大型语言模型的管理与微调，进一步降低数据科学家的技术负担。
DataCamp 正努力提供有用的信息与资料，帮助您应对这段前所未有的时期。查看以下资源，为未来做好准备：
- 在我们的ChatGPT 入门课程中开始上手使用 ChatGPT。
- 下载这份实用的数据科学 ChatGPT 提示词速查表。
- 收听播客节目“ChatGPT 与 GPT-3 如何增强工作流”，了解 ChatGPT 如何助力您的业务。
- 关于Whisper API的教程
- 在 DataCamp 开始学习 AI
FAQs
ChatGPT 如何帮助数据专业人士？
在数据科学领域，ChatGPT 可以帮助缩短编码时间，使数据专业人士能够专注于更复杂、更具创造性的问题。
什么是 Hugging Face，它如何帮助数据从业者？
Hugging Face 是一个 AI 社区与平台，旨在通过提供基于最先进 Transformer 架构的 17 万多个预训练模型，实现 AI 的民主化。Hugging Face 还提供将近 3 万个数据集与分层 API，使数据专业人士能够借助 PyTorch、TensorFlow 等世界级 AI 库与模型交互并执行推理，而无需担心存储或训练成本。
什么是 GitHub Copilot，它如何帮助程序员？
GitHub Copilot 是一款构建于 OpenAI Codex 模型之上的编程助手，可为程序员提供自动补全建议。开发者既可在编写代码时使用 Copilot，也可通过基础的自然语言提示，让 Copilot 知道他们希望代码实现的功能。Copilot 能胜任多种编码任务，并精通十余种流行编程语言，为一种更具普惠性的编程方式打开大门，在这种方式下，是否会写代码不再是强制前提。
什么是 Bard AI，它与 ChatGPT 相比如何？
Bard AI 是 Google 开发的生成式 AI 工具，由其语言模型 LaMDA 提供支持。尽管其定位是与 ChatGPT 竞争，但 Bard 仍处于早期阶段，相比 ChatGPT 在编码任务方面尚未优化到位。不过，未来预计会有新的改进，现在下定论还为时过早。
什么是 DataLab AI Assistant，它如何帮助数据科学家？
AI 助手近日被引入 DataCamp 颇受欢迎的数据科学笔记本 DataLab。它包含“修复错误”按钮等功能，该功能不仅能纠正代码错误，还会进行解释；“生成代码”功能可让用户基于自然语言查询生成代码。此外，AI 助手会基于现有代码与上下文提供智能建议，使代码编写更智能、更高效。Available on both free and paid DataLab plans, the AI assistant promises a more seamless integration into the tooling stack of modern data scientists, empowering anyone working with data to make informed decisions.
我是一名自由职业的数据分析师，与全球各地的公司和组织合作开展数据科学项目。我也担任数据科学讲师，拥有2年以上授课经验。我经常用英语和西班牙语撰写与数据科学相关的文章，其中一些已发表在 DataCamp、Towards Data Science 和 Analytics Vidhya 等知名网站上。作为一名具有政治学与法律背景的数据科学家，我的目标是在公共政策、法律与技术的交汇处开展工作，借助思想的力量推动创新解决方案与叙事，帮助我们应对紧迫挑战，尤其是气候危机。我认为自己是自学成才、不断进步的人，坚定支持跨学科合作。学习新事物永远不嫌晚。
随着 ChatGPT、GPT-4、BARD 及众多归入生成式 AI范畴的工具陆续发布，世界似乎正站在一场将永久改变几乎所有经济部门的技术革命门槛上。
数据科学也不例外。事实上，由于该行业直接参与 AI 的发展，许多近期 AI 突破很可能会改变当今对数据科学的理解方式，缩短编码时间，并使数据专业人士能够更快、更高效地开发新的、更先进的工具和 AI 模型。
本文列出了有望颠覆数据科学的五款最具前景的 AI 工具。这只是开始，AI 工具预计将加入充满活力的数据与机器学习工具版图。但就目前而言，让我们聚焦这五款最佳 AI 工具。
为何使用 AI 工具？
数据影响着各行各业的决策过程，AI 工具在数据科学中的重要性不言而喻。AI 提供了满足数据科学家、分析师以及各类组织需求的多种优势。
首先，它们可自动化重复性任务，使专业人士能够将时间和资源投入到更具战略意义的数据分析与解读环节。
其次，AI 工具提升了数据处理的准确性与一致性，降低人为错误的空间，确保结果可靠。它们有助于处理数据，提取人工难以识别的洞见性模式与预测。
最后，AI 通过为数据科学家提供试验、优化和部署模型的平台来促进创新，推动组织朝数据驱动的决策与战略规划前进。
除自动化与提升准确性之外，AI 工具还通过提供易用的界面和 API 促进数据民主化。这不仅让资深数据专业人士受益，非技术用户也能利用先进的机器学习模型，降低准入门槛，使中小型组织也能释放 AI 的潜力。