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Curso de Claude AI

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Aníbal Rojas

Aníbal Rojas

Análisis de Datos con Claude AI

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Recursos

Explorar y analizar datos utilizando herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT y Cloud puede ser una experiencia reveladora. Estas herramientas nos permiten procesar y visualizar datos complejos, lo cual es fundamental en nuestro entorno moderno impulsado por datos. En esta guía, abordaremos cómo utilizar estas herramientas para el análisis de datos, revelando sus funcionalidades y limitaciones, y ofreciendo consejos para optimizar su uso en proyectos de análisis.

¿Qué es lo que hace a ChatGPT y Cloud tan potentes para el análisis de datos?

Tanto ChatGPT como Cloud tienen la capacidad de generar código en Python y JavaScript respectivamente, lo que les permite procesar y visualizar datos. Sin embargo, presentan algunas diferencias importantes:

  • Datos estructurados: Ambas herramientas pueden trabajar con datos estructurados en hojas de cálculo o archivos CSV, aunque, hasta el momento de esta grabación, Cloud no admite archivos en formato Excel.

  • Herramientas y capacidad de procesamiento: ChatGPT genera gráficos directamente como imágenes, lo que limita su manipulación. Por otro lado, Cloud utiliza un sistema basado en un artefacto JavaScript (Canvas) que permite una visualización más dinámica y versátil.

  • Privacidad de datos: Cloud ejecuta procesos dentro del navegador del usuario, lo que significa que los datos no se transfieren fuera de su dispositivo, oferecendo un nivel adicional de privacidad.

¿Cómo importar y analizar datos con Cloud?

Para comenzar a analizar datos, es esencial tener acceso a un conjunto de datos. En este ejemplo, utilizamos un conjunto de datos de consumo eléctrico en Argentina que se descarga en formato CSV. Aquí están los pasos para comenzar con Cloud:

  1. Subir archivos CSV:
  • Descarga el archivo CSV del sitio web.
  • Sube el archivo a Cloud utilizando la función de cargado de archivos.
  1. Proporcionar contexto:
  • Copia y proporciona a Cloud información contextual relevante sobre el archivo (por ejemplo, consumo eléctrico de sectores manufactureros en Argentina) para orientar el análisis.
  1. Realizar análisis exploratorio:
  • Solicita a Cloud que realice un análisis exploratorio de los datos. Cloud puede generar código en JavaScript para representar visualmente los datos.

    // Este es un resumen simplificado de cómo Cloud podría generar un código para un gráfico. const data = [{ sector: "Automotriz", consumo: 1200 }, { sector: "Textil", consumo: 800 }]; const canvas = document.getElementById('myChart').getContext('2d'); const chart = new Chart(canvas, { type: 'bar', data: { labels: data.map(item => item.sector), datasets: [{ label: 'Consumo eléctrico por sector', data: data.map(item => item.consumo), backgroundColor: 'rgba(75, 192, 192, 0.2)', borderColor: 'rgba(75, 192, 192, 1)', borderWidth: 1 }] }, options: { scales: { y: { beginAtZero: true } } } });

¿Cuáles son las limitaciones en el uso de Cloud para el análisis de datos?

Si bien Cloud ofrece herramientas impresionantes, tiene algunas limitaciones que deben considerarse al realizar análisis de datos:

  • Limitaciones de tamaño: Cloud puede tener restricciones en el tamaño de los conjuntos de datos debido a la capacidad limitada de su entorno de ejecución basado en navegador.

  • Potencial limitado para grandes volúmenes de datos: Al enfrentarse con datasets más grandes, Cloud puede resultar insuficiente, indicando que los archivos son demasiado grandes para procesar.

  • Ambiente de ejecución en el navegador: Mientras que esto favorece la privacidad, también significa que sus capacidades de procesamiento están restringidas a los recursos del navegador local.

¿Cómo aprovechar al máximo estas herramientas para el análisis de datos?

Para obtener el máximo provecho de ChatGPT y Cloud, considere los siguientes consejos:

  • Preprocesamiento de datos: Asegúrese de que sus datos estén limpios y bien estructurados antes de cargarlos en Cloud o ChatGPT, pues esto facilitara un análisis más preciso y efectivo.

  • Aprender conceptos de programación: Tener conocimientos básicos de programación puede mejorar significativamente la interacción con estas herramientas, aprovéchelo para adaptar y personalizar análisis a sus necesidades.

  • Exploración interactiva: Utilice la capacidad de Cloud para crear visualizaciones interactivas, lo cual facilita la comprensión de patrones y tendencias en los datos.

  • Uso simultáneo de herramientas: No dude en intercambiar entre ChatGPT y Cloud para maximizar las fortalezas de cada una según las necesidades del proyecto.

A medida que continúa explorando el mundo del análisis de datos, recuerde que cada herramienta tiene su propio lugar y propósito. Experimente, juegue y descubra cómo estas soluciones pueden integrarse en su flujo de trabajo para resolver problemas complejos y tomar decisiones más informadas.

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Le pedi a claude que arme un mapa mentla de la clase <https://claude.site/artifacts/3f369b0f-e4ea-49fc-b78c-d014dbfa58c9> ![image.png](https://prod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com/0dbc9dd2-375f-429f-a4ea-968181348a13/7923d566-b89b-4ccb-8702-6eff93828a70/image.png)![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-476cdfd2-988f-4cd7-a4a0-99734f30ff02.jpg) Enhorabuena lo hizo! Pero no lo puso con el siguiente prompt de añadir de colores para diferenciar cada tema, en el artefacto se muestra "syntax eeror in text" ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-fbcaafa1-68c1-4d23-a277-db63ff789381.jpg) ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-dc3c23ed-cd2e-4c54-a69f-0182384e5883.jpg)
Hola compañeros, aquí les comparto el dataset que el Profe usa en la clase: <https://datos.gob.ar/dataset/produccion-consumo-electrico-por-sectores-manufactureros/archivo/produccion_f476cffb-7121-4f03-8cda-e51523c034e0>
"La precisión en los nombres es tan importante como la precisión en los números" \[HERRAMIENTAS PRINCIPALES] ├── ChatGPT │ ├── Capacidades │ │ ├── Generación de código Python │ │ └── Gráficos estáticos como imágenes │ └── Limitaciones │ └── Visualizaciones no manipulables │ ├── Claude AI │ ├── Características Distintivas │ │ ├── Procesamiento en navegador │ │ ├── Mayor privacidad de datos │ │ └── Visualizaciones dinámicas (Canvas) │ └── Limitaciones │ ├── Restricciones de tamaño │ └── Capacidad limitada por recursos locales │ ├── Proceso de Análisis │ ├── Importación de Datos │ │ ├── Carga de archivos CSV │ │ └── Contextualización de información │ ├── Análisis Exploratorio │ │ ├── Generación de código JavaScript │ │ └── Visualización de datos │ └── Optimización │ ├── Preprocesamiento de datos │ ├── Conocimientos de programación │ └── Exploración interactiva │ └── Mejores Prácticas ├── Limpieza previa de datos ├── Comprensión básica de programación ├── Uso combinado de herramientas └── Experimentación continua
Si quieren datasets para practicar, busquen en Kaggle: <https://www.kaggle.com/datasets>
¿Notaron que en esta clase se quedó el estilo 'Tech Storyteller' y Claude siempre agregaba a la respuesta: "Me recuerda a X cosa"? Cuidado con el estilo que eligen para sus respuestas jaja, aquí me pareció un poco gracioso
**Aníbal Rojas** podrías por favor compartir el link del artefacto de la grafica "Consumo eléctrico por sector industrial". Gracias