最近@91porn_soul，Google Colab推出了一项令东谈主瞩运筹帷幄新功能——Data Science Agent，一个基于Gemini的AI数据分析助手。它堪称好像自动创建Jupyter Notebook，完成从数据加载到代码生成、分析建模等一系列任务，透顶变调了传统数据分析的进程。那么，这个器具到底有多强劲？数据分析师的饭碗是不是真实要被抢了？今天就来一琢磨竟！

Data Science Agent：AI数据分析的“一键通”

Google的Data Science Agent堪称数据分析限度的“瑞士军刀”。用户只需用当然话语描画需求，AI就能自动生成代码，导入数据，并彭胀数据处分、建模和可视化等任务。这一过程不仅大幅裁汰了数据分析的门槛，还让通盘进程变得前所未有的高效。

在HuggingFace的DABStep基准测试中，Data Science Agent名纪律4，最初于基于GPT-4.0、DeepSeek、Claude 3.5 Haiku等的AI智能体，其实力进击小觑。

实测：用Kaggle数据集挑战Data Science Agent

为了测试Data Science Agent的信得过才略，我遴荐了Kaggle上的经典初学比赛——瞻望泰坦尼克号乘客的存活率。上传数据集后，智能体起首给出了一个合座筹备，并严格按照筹备彭胀。这种交互样子超越东谈主性化@91porn_soul，援救响应修正和东谈主工证实，让东谈主嗅觉仿佛在与一位阐扬丰富的数据分析师合营。

在数据探索阶段，Data Science Agent生成了大量的图表，合座作风超越适合Kaggle上那些高赞Notebook的秉性。要是仅用于数据探索，它以致有可能在Kaggle上拿到一些notebook的奖牌。

但是，在数据处分关节，智能体碰到了一些代码诞妄。不外，居品联想上有两个细节值得讴颂：诞妄代码会自动标记海浪线，同期对诞妄代码自动增多推渴望考关节，匡助用户交融问题所在。

分析成果：初学级水平，但后劲庞杂

扫数关节彭胀实现后，Data Science Agent进行了全面回来，提供了高价值的信息概览。回来分为三大块：Q&A部分指出了最好模子、最优参数和最重要特征；数据发现部分回来了环节细察；认识和后续筹备部分提供了赫然的下一步提倡。合座回来坑害有劲，信息量大，体验超越出色。

不外，最终的leaderboard得分仅为0.76分，基本处于初学级notebook的水平。这标明，诚然Data Science Agent好像搭建一个超越及格的baseline，但在模子优化上还有很大的晋起飞间。

数据分析师的饭碗稳不稳？

从实测成果来看，Data Science Agent的进展并不圆善。它好像快速生成一个及格的baseline，但要是想要更优秀的成果，现在似乎还有局限。举例，筹备功能只可在技俩初期完成，后续无法添加新运筹帷幄；要是筹备中某个关节出现故障，必须开启新的聊天窗口重试，这亦然一个待雠校的所在。

但是，算作数据分析初学器具，Data Science Agent仍是展现出了极大的后劲。它不仅好像快速生成代码，还能提供赫然的分析想路和成果回来。关于外行来说，这是一个超越友好的学习器具；但关于阐扬丰富的数据分析师来说，它还无法绝对替代东谈主类的专科才略。

回来

Google的Data Science Agent无疑是一个强劲的器具@91porn_soul，它让数据分析变得愈加浅易、高效。诚然现在它还无法绝对替代数据分析师的使命，但它的出现仍是为数据分析限度带来了新的变革。昔时，跟着时期的不停跳跃，Data Science Agent可能会变得愈加智能、愈加强劲。数据分析师的饭碗诚然暂时巩固，但晋升我方的专科才略，学会与AI器具协同使命，才是昔时发展的环节。