У меня появилась задумка о том, как попробовать результативно покодить при помощи бесплатных версий ИИ-чатов в своей области - обработке статистических данных. Сделать базу - описательные статистики и /или простые модельки, базовые корреляции-регрессии, где это возможно.
Начала с простого - решила вспомнить основы R для обработки данных. Когда-то я пробовала использовать R и тестировала все на встроенных датасетах и немного - на своих. Но уперлась в то, что кроме некоторых быстрых визуализации мои задачи с лихвой покрывают SPPS и Excel 365.
Ну, что ж. Я начала тестировать метод вайб кодинга с того, что хотя бы базово знаю. Для этого я записалась на один из бесплатных онлайн курсов по R, где есть задачки и проверка кода там же. И, собствернно, вспомнив за первые два урока основы, пошла "напрягать" ИИ-чаты. Использовала свои базовые DeepSeek и Perplexity. Первый "пул" задач был именно для описательных статистики из встроенных датасетов. Тут все идет "как по маслу", код работает (было пару косяков, но они быстро исправляются уточнениями в промпте). Главное - понимать азы - откуда что вытаскивать, как и куда вставлять строки кода и не забывать нажимать CTRL+Enter :)
Скопирую сюда публичную ссылку дипсика на один из промптов - по сути задачку по написанию кода. https://chat.deepseek.com/share/hjmwtt8itqod99jj8t
Итак, на первом этапе работы со встроенными учебными датасетами и библиотекой ggplot - все шикарно - вот так и буду жить с кодингом. Дальше - будут тесты более сложных статистик и - своих датасетов. А, как показывает мой опыт, львиная работа - это чистка и подготовка своего вменяемого датасета для анализа данных. Вот, где литры кофе, ночи, дни и дергающийся глаз :)
Успехов!