Novedades 자동 스크립팅 para este año

Encuentra herramientas 자동 스크립팅 diseñadas para las necesidades modernas de los profesionales.

자동 스크립팅

  • DataAgent es un agente AI en Python que automatiza la exploración, análisis y generación de pipelines de ML a partir de diversas fuentes de datos.
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    ¿Qué es DataAgent?
    DataAgent aprovecha agentes IA avanzados basados en LLM para explorar conjuntos de datos, generar insights y ensamblar pipelines de aprendizaje automático automáticamente. Los usuarios apuntan DataAgent a un CSV, tabla SQL o DataFrame de Pandas y plantean preguntas en lenguaje natural. El agente interpreta las consultas, ejecuta código de análisis, visualiza resultados e incluso escribe scripts Python modulares para tareas ETL y de modelado. Simplifica todo el flujo de trabajo de ciencia de datos reduciendo código boilerplate y acelerando la experimentación.
    Características principales de DataAgent
    • Consulta de datos en lenguaje natural
    • Análisis exploratorio automatizado
    • Generación de visualizaciones
    • Síntesis de código para pipelines ML
    • Integración SQL y Pandas
    • Exportación de scripts reproducibles
  • Devaten revoluciona la monitorización de bases de datos con tecnología avanzada de IA y OpenAI.
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    ¿Qué es Devaten?
    Devaten es una solución impulsada por IA para monitorizar y optimizar el rendimiento de bases de datos. Recoge y analiza varias métricas de rendimiento, como latencia, registros y tasas de error, utilizando análisis avanzados y tecnología de OpenAI. La plataforma ofrece scripting automatizado, detección inteligente de problemas y datos para mejorar el rendimiento, lo que la hace ideal para la gestión y optimización de bases de datos a gran escala.
  • Un agente de codificación Python impulsado por IA que genera, ejecuta y depura código Python a partir de indicaciones en lenguaje natural.
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    ¿Qué es Python Coding Agent?
    Python Coding Agent es una herramienta de línea de comandos de código abierto que utiliza modelos GPT para generar código Python basado en textos, ejecutarlo localmente y detectar errores en tiempo de ejecución. Ofrece retroalimentación instantánea, permitiendo a los usuarios refinar el código de forma iterativa, automatizar tareas de scripting repetitivas, prototipar pipelines de análisis de datos y depurar funciones. Al combinar comprensión del lenguaje natural con ejecución de código en tiempo real, cierra la brecha entre la idea y la implementación, acelerando el desarrollo y el aprendizaje.
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