Escrever código de linguagem de programação é uma tarefa que, assim como escrever textos, toma bastante tempo e energia. Essa afirmação era válida há alguns anos atrás, mas é falsa nos dias de hoje e neste artigo vamos mostrar o porquê.
Nos últimos anos, modelos de IA surgiram com a capacidade de produzir textos e códigos seguindo regras determinadas pelo usuário e em velocidade superior a qualquer ser humano. Em questão de segundos, a IA processa e entende uma pergunta/prompt e retorna uma resposta de interesse de forma estruturada.
Isso permite que utilizemos modelos de IA como assistentes de código: fornecemos um contexto, dizemos o que queremos e, então, o modelo se encarrega de escrever o código correspondente, cabendo ao usuário executá-lo e/ou realizar pequenos ajustes.
O uso de IA pode aumentar muito a produtividade de quem escreve códigos de Python, seja na análise ou na ciência de dados. Neste artigo, mostramos como usar a IA do Google para agilizar a escrita de código através da interface do Colab.
Google Colab + Gemini AI
O Google Colab é uma ferramenta popular entre analistas e cientistas de dados para programar em Python. Com uma interface simples e online, é possível escrever e executar códigos rapidamente, sem se preocupar com instalações, sistemas operacionais e outras questões técnicas.
Aliado ao Google Colab, o modelo de inteligência artificial Gemini, da mesma empresa, foi integrado recentemente para auxiliar na produtividade dos programadores durante a escrita de código. Um simples clique em um botão habilita uma interface de chat, permitindo que o usuário forneça uma instrução e dados para que a IA gere ou complete o código existente.
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Para exemplificar, image que você tenha a seguinte tabela de dados no Google Colab:
| data | valor | |
|---|---|---|
| 0 | 1980-02-01 | 4.62 |
| 1 | 1980-03-01 | 6.04 |
| 2 | 1980-04-01 | 5.29 |
| 3 | 1980-05-01 | 5.70 |
| 4 | 1980-06-01 | 5.31 |
| ... | ... | ... |
| 531 | 2024-05-01 | 0.46 |
| 532 | 2024-06-01 | 0.21 |
| 533 | 2024-07-01 | 0.38 |
| 534 | 2024-08-01 | -0.02 |
| 535 | 2024-09-01 | 0.44 |
536 rows × 2 columns
A partir destes dados você quer, por exemplo, analisar a tendência e a sazonalidade da variável a partir de um determinado período. Ao invés de escrever o código do zero, podemos usar a IA para ganhar tempo. Para isso, siga estes passos:
- Clique no botão Gemini dentro do Google Colab
- Leia e aceite os termos de uso
- Forneça uma instrução sobre a tarefa desejada na tela de chat
Prompt:
- “Filtre a tabela”dados” apartir do ano de 2004 (coluna “data”)
- Agrupe a tabela pelo nome do mês por extenso (coluna “data”) e calcule a mediana e o intervalo interquartil (IQR) da coluna “valor”
- Crie um gráfico com a biblioteca plotnine contendo:
- No eixo X, os nomes dos meses
- No eixo Y, uma linha com a mediana, uma área sombreada com o IQR e uma linha com os dados do ano atual”
Em seguida, o modelo de IA começará a responder com o código e/ou a explicação do código. Primeiro o modelo escreveu o código para filtrar os dados:
Em seguida, aplicou os cálculos solicitados:
Por fim, elaborou o código para o gráfico:
Porém, ao executar todo o código obtemos como resultado este gráfico:
E aqui entra a expertise do usuário em realizar um pequeno ajuste de código ou melhorar o prompt. Neste exemplo, basta adicionar group = 1 na primeira linha de código do gráfico:
Apesar de algum ou outro pequeno ajuste necessário (usando novos prompts), economizamos um bom tempo escrevendo código com o uso de IA!
Conclusão
O uso de IA pode aumentar muito a produtividade de quem escreve códigos de Python, seja na análise ou na ciência de dados. Neste artigo, mostramos como usar a IA do Google para agilizar a escrita de código através da interface do Colab.
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