Получение степени магистра наук о данных на edX:
edX — это платформа онлайн-обучения, предлагающая широкий спектр курсов и программ, включая степени магистра наук о данных. Эти программы обычно предусматривают комплексное обучение концепциям, инструментам и методам обработки данных, давая студентам навыки, необходимые для анализа и интерпретации сложных наборов данных.

Методы обработки данных с примерами кода:

1. Очистка и предварительная обработка данных:

   • Пример кода (Python):

     import pandas as pd
     
     # Remove missing values
     df.dropna(inplace=True)
     
     # Standardize numerical features
     df['Age'] = (df['Age'] - df['Age'].mean()) / df['Age'].std()
     
     # Encode categorical variables
     df = pd.get_dummies(df, columns=['Gender'])

2. Исследовательский анализ данных (EDA):

   • Пример кода (Python – использование matplotlib):

     import matplotlib.pyplot as plt
     
     # Histogram
     plt.hist(data, bins=10)
     plt.xlabel('Variable')
     plt.ylabel('Frequency')
     plt.title('Histogram')
     plt.show()
     
     # Scatter plot
     plt.scatter(data['X'], data['Y'])
     plt.xlabel('X')
     plt.ylabel('Y')
     plt.title('Scatter Plot')
     plt.show()

3. Алгоритмы машинного обучения:

   • Пример кода (Python – использование scikit-learn):

     from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
     from sklearn.model_selection import train_test_split
     from sklearn.metrics import accuracy_score
     
     # Split data into training and test sets
     X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
     
     # Train a Random Forest classifier
     clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
     clf.fit(X_train, y_train)
     
     # Make predictions on the test set
     y_pred = clf.predict(X_test)
     
     # Evaluate the accuracy of the model
     accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

4. Глубокое обучение:

   • Пример кода (Python – использование TensorFlow):

     import tensorflow as tf
     
     # Define a neural network architecture
     model = tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
      tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
      tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
     ])
     
     # Compile the model
     model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
     
     # Train the model
     model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))
     
     # Make predictions
     y_pred = model.predict(X_test)