Bild vom Autor
# Einführung
Claude Code ist eine Agenten-Codierungsumgebung. Im Gegensatz zu einem Chatbot, der Fragen beantwortet und wartet, kann Claude Code Ihre Dateien lesen, Befehle ausführen, Änderungen vornehmen und Probleme selbstständig lösen, während Sie zuschauen, umleiten oder ganz zurücktreten.
Dies verändert Ihre Arbeitsweise. Anstatt selbst Code zu schreiben und Claude zu bitten, ihn zu überprüfen, beschreiben Sie, was Sie wollen, und Claude findet heraus, wie man ihn erstellt. Claude erforscht, plant und setzt um. Aber diese Autonomie ist immer noch mit einer Lernkurve verbunden. Claude arbeitet innerhalb bestimmter Einschränkungen, die Sie verstehen müssen.
In diesem Artikel lernen Sie die besten praktischen Techniken für die Verwendung von Claude Code kennen Claude.ai Webschnittstelle zur Beschleunigung Ihrer datenwissenschaftlichen Arbeit. Es deckt Kernabläufe von der ersten Datenbereinigung bis zur abschließenden Modellbewertung mit spezifischen Beispielen ab Pandas, matplotlibUnd scikit-lernen.
# Grundprinzipien für eine effektive Zusammenarbeit
Übernehmen Sie zunächst diese grundlegenden Praktiken für die Arbeit mit Claude an der Weboberfläche. Sie helfen Claude, Ihren Kontext zu verstehen und bieten bessere, relevantere Hilfe.
- Verwenden Sie das @-Image für den Kontext: Die leistungsstärkste Funktion für die Datenwissenschaft ist die Dateireferenzierung. Geben Sie im Chat „@“ ein und wählen Sie Ihre Datendatei aus. Es kann customer_data.csv oder ein Skript sein, z. B. model_training.py, um Claude seinen vollständigen Inhalt bereitzustellen. Für Verzeichnisse stellt @src/ eine Dateiliste bereit. Dadurch wird sichergestellt, dass Claudes Ratschläge auf Ihren tatsächlichen Daten und Ihrem Code basieren.
- Nutzen Sie den Planmodus für komplexe Aufgaben: Bevor Sie Änderungen an mehreren Dateien vornehmen, z. B. die Umgestaltung einer Datenverarbeitungspipeline, aktivieren Sie den Planmodus. Claude analysiert Ihren Code und schlägt einen Schritt-für-Schritt-Plan vor. Überprüfen und verfeinern Sie diesen Plan, bevor Code ausgeführt wird, um Fehltritte in komplexen Projekten zu vermeiden.
- Ermöglichen Sie erweitertes Denken: Stellen Sie bei anspruchsvollen Problemen wie der Optimierung einer langsamen Datentransformation oder dem Debuggen eines Modellgenauigkeitsproblems sicher, dass Claudes „Denken“ aktiviert ist. Dies ermöglicht es, die komplexe Logik Schritt für Schritt zu durchdenken, bevor es Ihnen eine endgültige, wohlüberlegte Antwort gibt.
# Intelligente Datenbereinigung und -exploration
Die Datenbereinigung ist meist der zeitaufwändigste Schritt. Claude kann Ihnen bei der effizienten Navigation und Bereinigung von Datensätzen helfen.
- Schnelle Datenprofilierung: Bitten Sie Claude um eine Zusammenfassung, nachdem Sie mit @ eine Datei mit durch Kommas getrennten Werten (CSV) hochgeladen haben. Eine Eingabeaufforderung wie „Analysieren Sie @customer_data.csv. Stellen Sie zusammenfassende Statistiken bereit, suchen Sie nach fehlenden Werten und identifizieren Sie potenzielle Ausreißer in numerischen Spalten“ erhalten Sie sofort einen Diagnosebericht.
- Reinigungsschritte automatisieren: Beschreiben Sie das Drawback und lassen Sie Claude den Pandas-Code schreiben. Wenn beispielsweise eine Spalte „Dauer“ unmögliche Werte enthält – etwa ein 450-minütiges Coaching –, können Sie Claude bitten, Ausreißer zu begrenzen oder zu entfernen.
// Beispiel-Eingabeaufforderung und -Ausgabe
Ihre Eingabeaufforderung: „Im df DataFrame, die Spalte „Alter“ weist einige Werte über 120 auf. Schreiben Sie Pandas-Code, um jeden Wert in „Alter“, der größer als 120 ist, durch das Durchschnittsalter der Spalte zu ersetzen„
Claude:
import pandas as pd
# Assuming df is already loaded
median_age = df('Age').median()
df.loc(df('Age') > 120, 'Age') = median_age
print(f"Changed outliers with median age: {median_age}")Claude kann auch bei fortgeschritteneren Reinigungsarbeiten helfen, z. B. beim Löschen unnötiger Spalten, beim Korrigieren von Indizes oder bei der Verwendung .str Methoden zum Bereinigen von Textdaten.
# Erstellen einer effektiven Visualisierung mit Claude Code
Claude hilft Ihnen, schnell von Rohdaten zu aufschlussreichen Matplotlib- oder Seaborn-Plots zu gelangen.
- Von der Frage bis zum Diagramm können Sie beschreiben, was Sie sehen möchten. Beispiel: „Erstellen Sie eine Matplotlib-Figur mit zwei Unterdiagrammen. Hyperlinks ein Histogramm von ‚Transaction_Amount‘ mit 30 Bins. Rechts ein Streudiagramm von ‚Transaction_Amount‘ vs. ‚Customer_Age‘, gefärbt durch ‚Purchase_Category‘.“
- Sie können Ihre Ausgabe gestalten und aufpolieren. Bitten Sie Claude, ein vorhandenes Diagramm zu verbessern: „Nehmen Sie diesen Handlungscode und machen Sie ihn in Publikationsqualität. Fügen Sie einen klaren Titel hinzu, formatieren Sie die Achsenbeschriftungen, passen Sie die Farbpalette für farbenblinde Leser an und stellen Sie sicher, dass das Structure übersichtlich ist.“
// Beispielaufforderung für einen gemeinsamen Plot
Ihre Eingabeaufforderung: „Schreiben Sie Code, um ein gruppiertes Balkendiagramm zu erstellen, das den durchschnittlichen „Umsatz“ für jede „Area“ (x-Achse) aufgeschlüsselt nach „Product_Line“ zeigt. Verwenden Sie die Farbkarte „Set3“ von matplotlib.cm.“
Claude wird den kompletten Figurencode generieren, einschließlich der Datengruppierung mit Pandas und der Plotlogik mit Matplotlib.
# Optimiertes Modell-Prototyping
Claude gelingt es intestine, die Grundlage für maschinelle Lernprojekte zu schaffen, sodass Sie sich auf die Analyse und Interpretation konzentrieren können.
- Zum Aufbau der Modellpipeline müssen Sie Ihre Characteristic- und Zieldatenrahmen bereitstellen und Claude bitten, ein robustes Trainingsskript zu erstellen. Eine gute Eingabeaufforderung würde so aussehen: „Schreiben Sie mit scikit-learn ein Skript, das:
- Teilt die Daten in @options.csv und @goal.csv mit einem Verhältnis von 70/30 und einem Zufallsstatus von 42 auf.
- Erstellt einen Vorverarbeitungsspaltentransformator, der numerische Options skaliert und kategoriale One-Sizzling-Codiert.
- Züge a
RandomForestClassifier. - Gibt einen Klassifizierungsbericht und ein Verwirrungsmatrixdiagramm aus.
- Sie können Interpretationen und Ergebnisse abrufen und iterieren. Fügen Sie die Ausgabe Ihres Modells ein – zum Beispiel einen Klassifizierungsbericht oder ein Characteristic-Wichtigkeits-Array – und fragen Sie nach Erkenntnissen: „Erklären Sie diese Verwirrungsmatrix. Welche Klassen werden am häufigsten verwechselt? Schlagen Sie zwei Möglichkeiten zur Verbesserung der Präzision für die Minderheitsklasse vor.“
Die Befolgung der Estimator-API (Utility Programming Interface) von scikit-learn ist der Schlüssel zum Erstellen kompatibler und wiederverwendbarer Modelle. Dazu gehört die richtige Umsetzung __init__, matchUnd predict und Verwendung von abschließenden Unterstrichen für gelernte Attribute, z model_coef_.
Ein Beispiel wäre Code für einen einfachen Zugtest-Workflow. Claude kann dieses Normal-Boilerplate schnell erstellen.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
# Load your knowledge
# X = options, y = goal
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Initialize and prepare the mannequin
mannequin = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
mannequin.match(X_train, y_train)
# Consider
predictions = mannequin.predict(X_test)
print(f"Mannequin MAE: {mean_absolute_error(y_test, predictions):.2f}")// Wichtige Dateireferenzmethoden in Claude Code
| Verfahren | Syntaxbeispiel | Bester Anwendungsfall |
|---|---|---|
| Referenzieren Sie eine einzelne Datei | Erklären Sie das Modell in @prepare.py | Hilfe zu einem bestimmten Skript oder einer bestimmten Datendatei erhalten |
| Referenzverzeichnis | Pay attention Sie die Hauptdateien in @src/data_pipeline/ auf. | Projektstruktur verstehen |
| Bild/Diagramm hochladen | Benutzen Sie den Add-Button | Debuggen einer Handlung oder Besprechen eines Diagramms |
# Abschluss
Beim Erlernen der Grundlagen von Claude Code für die Datenwissenschaft geht es darum, ihn als Kooperationspartner zu nutzen. Beginnen Sie Ihre Sitzung, indem Sie Kontext mit @-Referenzen bereitstellen. Verwenden Sie den Planmodus, um größere Änderungen sicher zu planen. Stellen Sie für eine tiefgreifende Analyse sicher, dass erweitertes Denken aktiviert ist.
Die wahre Stärke entfaltet sich, wenn Sie Eingabeaufforderungen iterativ verfeinern: Verwenden Sie Claudes anfängliche Codeausgabe und bitten Sie ihn dann, „auf Geschwindigkeit zu optimieren“, „detaillierte Kommentare hinzuzufügen“ oder „eine Validierungsfunktion zu erstellen“, basierend auf dem Ergebnis. Dadurch wird Claude von einem Codegenerator zu einem Kraftmultiplikator für Ihre Problemlösungsfähigkeiten.
Shittu Olumide ist ein Software program-Ingenieur und technischer Autor, der sich leidenschaftlich dafür einsetzt, modernste Technologien zu nutzen, um fesselnde Erzählungen zu erschaffen, mit einem scharfen Blick fürs Element und einem Gespür für die Vereinfachung komplexer Konzepte. Sie können Shittu auch auf finden Twitter.