Сертификат Coursera IBM Data Science Professional — это программа, которая предлагает комплексное введение в область науки о данных и охватывает различные темы, такие как анализ данных, визуализация, машинное обучение и многое другое. Вот несколько методов, обычно используемых в науке о данных, а также примеры кода:

1. Очистка и предварительная обработка данных:

   • Удаление пропущенных значений из набора данных с помощью библиотеки pandas в Python:

     import pandas as pd
     df = pd.read_csv('data.csv')
     df.dropna(inplace=True)

2. Исследовательский анализ данных (EDA):

   • Создание гистограммы для визуализации распределения числовой переменной с использованием библиотеки matplotlib в Python:

     import matplotlib.pyplot as plt
     df['age'].plot(kind='hist')
     plt.xlabel('Age')
     plt.ylabel('Frequency')
     plt.title('Distribution of Age')
     plt.show()

3. Машинное обучение – линейная регрессия:

   • Построение простой модели линейной регрессии с использованием библиотеки scikit-learn на Python:

     from sklearn.linear_model import LinearRegression
     X = df[['feature1', 'feature2']]
     y = df['target']
     model = LinearRegression()
     model.fit(X, y)

4. Машинное обучение – деревья решений:

   • Обучение классификатора дерева решений с использованием библиотеки scikit-learn на Python:

     from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
     X = df[['feature1', 'feature2']]
     y = df['target']
     model = DecisionTreeClassifier()
     model.fit(X, y)

5. Обработка естественного языка (NLP):

   • Токенизация и стемминг текста с использованием библиотеки NLTK в Python:

     from nltk.tokenize import word_tokenize
     from nltk.stem import PorterStemmer
     text = "The quick brown foxes jumped over the lazy dogs"
     tokens = word_tokenize(text)
     stemmer = PorterStemmer()
     stemmed_tokens = [stemmer.stem(token) for token in tokens]

6. Визуализация данных – интерактивные графики:

   • Создание интерактивной диаграммы рассеяния с использованием библиотеки Plotly на Python:

     import plotly.express as px
     df = pd.read_csv('data.csv')
     fig = px.scatter(df, x='feature1', y='feature2', color='target', hover_data=['feature3'])
     fig.show()

7. Глубокое обучение – нейронные сети:

   • Создание простой нейронной сети с использованием библиотеки Keras на Python:

     from keras.models import Sequential
     from keras.layers import Dense
     model = Sequential()
     model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
     model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
     model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
     model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)