«Магистр наук о данных UIUC» относится к магистерской программе по наукам о данных в Университете Иллинойса в Урбана-Шампейн. Вот несколько методов, обычно используемых в науке о данных, а также примеры кода:

1. Очистка данных:

   • Метод: удаление дубликатов из DataFrame с помощью pandas.

     import pandas as pd
     df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd']})
     df = df.drop_duplicates()

   • Метод: обработка пропущенных значений с использованием вменения среднего значения в pandas.

     import pandas as pd
     df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5]})
     mean_value = df['A'].mean()
     df['A'].fillna(mean_value, inplace=True)

2. Визуализация данных:

   • Метод: создание гистограммы с использованием matplotlib.

     import matplotlib.pyplot as plt
     x = ['A', 'B', 'C', 'D']
     y = [10, 15, 7, 12]
     plt.bar(x, y)
     plt.xlabel('Categories')
     plt.ylabel('Count')
     plt.show()

3. Машинное обучение:

   • Метод: обучение классификатора дерева решений с помощью scikit-learn.

     from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
     from sklearn.datasets import load_iris
     X, y = load_iris(return_X_y=True)
     clf = DecisionTreeClassifier()
     clf.fit(X, y)

4. Обработка естественного языка (NLP):

   • Метод: токенизация текста с использованием библиотеки NLTK.

     from nltk.tokenize import word_tokenize
     text = "Hello, how are you?"
     tokens = word_tokenize(text)

5. Глубокое обучение:

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

     from keras.models import Sequential
     from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
     model = Sequential()
     model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
     model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
     model.add(Flatten())
     model.add(Dense(10, activation='softmax'))
     model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])