¿Tienes que analizar datos para un proyecto de investigación pero te falta experiencia en programación o el tiempo necesario para profundizar en herramientas complejas?
No estás solo.
Hoy en día, muchos investigadores se enfrentan a esta misma barrera, y en muchos casos, recurrir a profesionales de análisis de datos es una buena opción.
Yo mismo me dedio a dar soporte en proyectos de investigación… pero…
Una buena inversión es aprenderlo a hacer. De esta manera eres independiente con tus proyectos y tus análisis y al mismo tiempo te da más recorrido a nivel profesional.
Dentro del Instituto de Análisis de Datos (iAD), he compartido una solución práctica para resolver este tipo de desafíos de manera rápida y eficiente.
En solo dos horas, usando Excel, Google Colab y el soporte de ChatGPT, completamos el análisis de datos de un proyecto de investigación.
Lo mejor de todo: no necesitas ser un experto en programación para lograrlo.
Te comparto el paso a paso de este proceso, un vídeo de cómo empezar la conversación y la conversación con Chat GPT para resolver este proyecto.
Al final del artículo te comparto los datos, la conversación con Chat GPT y el cuaderno notebook en Colab.
¡Empezamos!
¿Qué necesitas para resolver tu análisis de datos sin programar?
La base de este proceso es una combinación de tres herramientas accesibles y potentes:
- Excel: Ideal para la organización y limpieza inicial de los datos.
- Google Colab: Un entorno en la nube gratuito que permite ejecutar código Python sin necesidad de instalar programas adicionales.
- ChatGPT: Aquí está el verdadero «as bajo la manga». ChatGPT puede ayudarte a generar el código necesario en Python para analizar tus datos en Colab.
A continuación, te detallo cómo aprovechar esta sinergia entre herramientas para simplificar al máximo el análisis de datos.
Paso a Paso: Cómo realizar el análisis de datos con ChatGPT y Google Colab
Paso 1: Organiza tus datos en Excel y límpialos
El primer paso es tener tus datos bien organizados.
Esto no significa que necesites una estructura bien definida.
Entender cómo estructurar una tabla de datos es clave.
Tómate tu tiempo para limpiarlo y manipular las variables ya que después te será mucho más fácil aplicar el análisis a tus datos.
Paso 2: Plantea tu estrategia de análisis en ChatGPT
Este es uno de los puntos clave.
Vamos a empezar la conversación y aquí la clave es que Chat GPT sepa qué variables tenemos y qué tipo.
Y empezar la conversación como te muestro en el vídeo:
ChatGPT te va a proponer una estrategia de análisis de datos que puedes refinar si tienes conocimientos de datos.
Siempre recomiendo formarte en analítica de datos para apalancarte con la IA de Chat GPT.
Paso 3: Usa ChatGPT como programador de Python
En el paso 2 has usado Chat GPT como consultor estadístico.
Aquí es donde ChatGPT se convierte en tu programar. El que hace el trabajo y tu validas.
A partir de las instrucciones y el contexto que le das, ChatGPT puede escribir todo el código necesario para analizar tus datos.
Por ejemplo, podrías pedirle algo como:
«Escríbeme un código en Python para hacer un análisis de correlación entre las variables X e Y usando pandas en Google Colab.»
ChatGPT generará el código y, si tienes alguna duda, puedes preguntarle sobre los detalles o pedirle una explicación de cada línea.
Es como tener a un tutor disponible en tiempo real.
Ese código te lo llevas a Colab de Python y lo vas ejecutando.
Si tienes idea de cómo analizar datos, ¡irás volando!
Si no tendrás que formarte o buscar ideas por internet.
Paso 4: Copia y ejecuta el código en Google Colab
Con el código listo, ahora solo necesitas copiarlo en Google Colab y ejecutarlo.
Si surge algún error o algo no funciona como esperabas, puedes regresar a ChatGPT y describir el problema.
ChatGPT puede ayudarte a depurar el código, realizar ajustes y explicar los resultados.
Una vez que hayas ejecutado todo correctamente, puedes exportar los resultados de análisis, gráficos, tablas de correlación, entre otros elementos generados, y utilizarlos en tu proyecto de investigación.
El material del ejemplo
En el iAD trabajamos con casos prácticos para aprender haciendo. No somos de teoría. Si no que vamos directo a aplicar.
En este ejemplo:
- Dataset de la depresión postparto
- Conversación con Chat GPT de la sesión
- Código Python en Colab que generamos en la clase
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Si realmente quieres aprender a analizar datos y usar Chat GPT, Python, Excel, R y convertirte en un investigador y profesional que usa la ciencia de datos en su día a día.
¡Abrazo!
