Devenez un Meilleur Data Scientist grâce à ces Astuces de Prompt Engineering
Dans cet article, je partage mes astuces préférées en prompt engineering pour optimiser vos workflows en Data Science et IA. Avec l'émergence de cette compétence dans les offres d'emploi, ces techniques vous aideront à planifier, nettoyer et analyser vos données plus efficacement.
Le prompt engineering est bien plus qu'une tendance : c'est une compétence clé pour les data scientists. En maîtrisant cet art, vous pourrez obtenir des réponses pertinentes et personnalisées de modèles comme GPT-4 ou Claude, accélérant ainsi vos tâches de nettoyage, d'analyse exploratoire et de modélisation.
Le cycle de vie classique d'un projet de Data Science - planification, collecte, nettoyage, analyse, modélisation et documentation - peut être considérablement optimisé grâce aux LLMs. Ces assistants virtuels peuvent générer du code, suggérer des visualisations et même aider à expliquer des concepts techniques.
Pour la phase de planification, des prompts structurés comme 'Proposez un plan étape par étape pour prédire la consommation énergétique' fournissent des résultats détaillés. La technique 'Clarifier-Confirmer-Compléter' permet d'obtenir des plans encore plus précis.
Le nettoyage des données, souvent fastidieux, peut être accéléré avec des prompts spécifiques demandant des solutions pour les valeurs manquantes ou les outliers. L'analyse exploratoire bénéficie également de questions ciblées sur les tendances ou les corrélations à étudier.
Attention cependant aux pièges : prompts trop vagues, confiance aveugle dans les sorties ou risques de confidentialité. Testez toujours les codes générés et évitez de partager des données sensibles.
Retrouvez toutes ces astuces dans notre cheat sheet disponible en fin d'article, ainsi que des ressources complémentaires pour approfondir vos compétences en prompt engineering.
