Очистка данных:

• Метод: удаление пропущенных значений с помощью Pandas.

• Пример кода:

  import pandas as pd
  
  # Remove rows with missing values
  cleaned_data = original_data.dropna()

Исследовательский анализ данных (EDA):

• Метод: визуализация распределения данных с помощью Seaborn.

• Пример кода:

  import seaborn as sns
  
  # Plotting histogram
  sns.histplot(data=dataset, x='column_name')

Разработка функций:

• Метод: создание новых функций с помощью scikit-learn.

• Пример кода:

  from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
  
  # Generating polynomial features
  poly = PolynomialFeatures(degree=2)
  X_poly = poly.fit_transform(X)

Машинное обучение:

• Метод: обучение случайного лесного классификатора с использованием scikit-learn.

• Пример кода:

  from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
  
  # Training a Random Forest Classifier
  clf = RandomForestClassifier()
  clf.fit(X_train, y_train)

Глубокое обучение:

• Метод: построение сверточной нейронной сети (CNN) с использованием TensorFlow.

• Пример кода:

  import tensorflow as tf
  from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
  
  # Building a CNN model
  model = tf.keras.Sequential([
   Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
   MaxPooling2D((2, 2)),
   Flatten(),
   Dense(10, activation='softmax')
  ])