Вот несколько методов сертификации IBM Data Science, а также примеры кода:

1. Исследовательский анализ данных (EDA):
   EDA – это процесс анализа и визуализации данных для понимания их основных характеристик. Вы можете использовать библиотеку Pandas Python для выполнения задач EDA. Вот пример:

   import pandas as pd
   # Load data into a pandas DataFrame
   df = pd.read_csv('data.csv')
   # Perform basic EDA tasks
   print(df.head())  # View the first few rows of the DataFrame
   print(df.describe())  # Get statistical summaries of the data
   print(df.info())  # View information about the DataFrame

2. Машинное обучение.
   Машинное обучение предполагает создание моделей, которые могут изучать закономерности на основе данных и делать прогнозы. Сертификация IBM Data Science охватывает различные алгоритмы машинного обучения. Вот пример использования scikit-learn, популярной библиотеки машинного обучения на Python:

   from sklearn import datasets
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.linear_model import LogisticRegression
   # Load a dataset
   iris = datasets.load_iris()
   X, y = iris.data, iris.target
   # Split the data into training and testing sets
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
   # Create and train a logistic regression model
   model = LogisticRegression()
   model.fit(X_train, y_train)
   # Make predictions on the test set
   predictions = model.predict(X_test)

3. Визуализация данных.
   Визуализация данных имеет решающее значение для эффективной передачи информации на основе данных. Библиотеки Matplotlib и Seaborn на Python предоставляют мощные инструменты для визуализации данных. Вот пример:

   import matplotlib.pyplot as plt
   import seaborn as sns
   # Create a scatter plot
   sns.scatterplot(x='x', y='y', data=df)
   # Add titles and labels
   plt.title('Scatter Plot')
   plt.xlabel('X')
   plt.ylabel('Y')
   # Display the plot
   plt.show()

4. Обработка естественного языка (НЛП).
   НЛП включает в себя анализ и извлечение информации из текстовых данных. Сертификация IBM Data Science охватывает методы НЛП. Вот пример использования Natural Language Toolkit (NLTK) в Python:

   import nltk
   from nltk.tokenize import word_tokenize
   # Tokenize a sentence
   sentence = "This is an example sentence."
   tokens = word_tokenize(sentence)
   # Perform part-of-speech tagging
   tagged_tokens = nltk.pos_tag(tokens)
   # Extract nouns from the tagged tokens
   nouns = [word for word, pos in tagged_tokens if pos.startswith('N')]