最近，Google Colab推出了一项令东说念主瞩目的新功能——Data Science Agent迪丽热巴 ai换脸，一个基于Gemini的AI数据分析助手。它堪称省略自动创建Jupyter Notebook，完成从数据加载到代码生成、分析建模等一系列任务，澈底改换了传统数据分析的经过。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？今天就来一磋商竟！

Data Science Agent：AI数据分析的“一键通”

Google的Data Science Agent堪称数据分析边界的“瑞士军刀”。用户只需用当然谈话描摹需求，AI就能自动生成代码，导入数据，并实践数据处分、建模和可视化等任务。这一过程不仅大幅缩短了数据分析的门槛，还让通盘经过变得前所未有的高效。

在HuggingFace的DABStep基准测试中，Data Science Agent名挨次4，最初于基于GPT-4.0、DeepSeek、Claude 3.5 Haiku等的AI智能体，其实力遏制小觑。

实测：用Kaggle数据集挑战Data Science Agent

为了测试Data Science Agent的真实智商，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，智能体首先给出了一个举座狡计，并严格按照狡计实践。这种交互神态非凡东说念主性化，复古反应修正和东说念主工证实，让东说念主嗅觉仿佛在与一位教诲丰富的数据分析师互助。

在数据探索阶段，Data Science Agent生成了大批的图表，整身材调非凡安妥Kaggle上那些高赞Notebook的特色。要是仅用于数据探索，它致使有可能在Kaggle上拿到一些notebook的奖牌。

干系词，在数据处分要津，智能体遭受了一些代码造作。不外，产物假想上有两个细节值得称许：造作代码会自动标记浪潮线，同期对造作代码自动增多推理念念考要津，匡助用户领路问题所在。

分析后果：初学级水平，但后劲庞杂

统共要津实践杀青后，亚洲欧美日韩Data Science Agent进行了全面追念，提供了高价值的信息概览。追念分为三大块：Q&A部分指出了最好模子、最优参数和最重要特征；数据发现部分追念了重要知悉；想法和后续狡计部分提供了显明的下一步暴戾。举座追念神圣有劲，信息量大，体验非凡出色。

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省略搭建一个非凡及格的baseline，但在模子优化上还有很大的进步空间。

数据分析师的饭碗稳不稳？

从实测后果来看，Data Science Agent的发达并不完满。它省略快速生成一个及格的baseline，但要是想要更优秀的后果，现在似乎还有局限。举例，狡计功能只可在表情初期完成，后续无法添加新操办；要是狡计中某个要津出现故障，必须开启新的聊天窗口重试，这亦然一个待校阅的地点。

干系词，算作数据分析初学器具，Data Science Agent还是展现出了极大的后劲。它不仅省略快速生成代码，还能提供显明的分析念念路和后果追念。关于生人来说，这是一个非凡友好的学习器具；但关于教诲丰富的数据分析师来说，它还无法十足替代东说念主类的专科智商。

天堂在线

追念

Google的Data Science Agent无疑是一个强劲的器具，它让数据分析变得愈加通俗、高效。诚然现在它还无法十足替代数据分析师的责任，但它的出现还是为数据分析边界带来了新的变革。异日，随发轫艺的不休卓著，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自如，但进步我方的专科智商迪丽热巴 ai换脸，学会与AI器具协同责任，才是异日发展的重要。