Le meilleur agent de science des données open-source jusqu'à présent

Data Copilot — il peut créer un flux de travail de notebook entier à partir d'une seule invite.

Si vous avez travaillé dans le domaine de la science des données, vous savez que la plupart des outils de codage IA ont du mal à gérer les cahiers Jupyter. Ils ne gèrent pas bien la structure du cahier — pas de contexte, pas de nouvelles cellules, pas de véritable compréhension du flux de données.

Data Copilot change cela. Il ressemble à Cursor, mais conçu pour les data scientists.

Je n'ai qu'à l'insérer dans mon environnement Jupyter, et il prend automatiquement en compte le contexte de mes fichiers et de mes jeux de données.

*Il est open source — installez-le en quelques secondes : pip install mito-ai mitosheet

Voici ce que j'ai vu qu'il pouvait faire :

• À partir d'une seule invite, créer un notebook de machine learning complet, y compris l'importation de données, le nettoyage de données, la formation et les tests de modèles

• Prendre un notebook et remplacer tout le code Matplotlib par du code Plotly

• Attraper automatiquement les erreurs et les déboguer

Nous avons vu d'excellents outils IA pour les développeurs de logiciels. Data Copilot est l'un des premiers outils qui est excellent pour les flux de travail de science des données.

Fonctionnalités clés :

• Un agent IA pour la création et l'édition de notebooks complets
• Un chat IA pour l'édition de cellules spécifiques
• Un débogage automatique des erreurs par l'IA
• Des éditions visuelles pour les DataFrames et les graphiques

Article invité par Alex

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

Auteur

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