Вот несколько популярных методов обработки данных, которым вы можете научиться на курсах Coursera, а также примеры кода:

1. Очистка и предварительная обработка данных:

   • Метод: библиотека Pandas на Python.

   • Пример кода:

     import pandas as pd
     
     # Read data from CSV file
     data = pd.read_csv('data.csv')
     
     # Remove missing values
     data.dropna(inplace=True)
     
     # Normalize numerical data
     data['normalized_column'] = (data['column'] - data['column'].min()) / (data['column'].max() - data['column'].min())
     
     # Encode categorical variables
     data = pd.get_dummies(data, columns=['category'])

2. Исследовательский анализ данных (EDA):

   • Метод: библиотеки Matplotlib и Seaborn на Python.

   • Пример кода:

     import matplotlib.pyplot as plt
     import seaborn as sns
     
     # Scatter plot
     plt.scatter(data['x'], data['y'])
     plt.xlabel('X')
     plt.ylabel('Y')
     plt.title('Scatter Plot')
     plt.show()
     
     # Histogram
     sns.histplot(data['column'], kde=True)
     plt.xlabel('Value')
     plt.ylabel('Frequency')
     plt.title('Histogram')
     plt.show()

3. Алгоритмы машинного обучения:

   • Метод: библиотека Scikit-learn на Python.

   • Пример кода (линейная регрессия):

     from sklearn.linear_model import LinearRegression
     from sklearn.model_selection import train_test_split
     from sklearn.metrics import mean_squared_error
     
     # Split data into train and test sets
     X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
     
     # Train the linear regression model
     model = LinearRegression()
     model.fit(X_train, y_train)
     
     # Make predictions on test data
     y_pred = model.predict(X_test)
     
     # Calculate mean squared error
     mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

4. Глубокое обучение:

   • Метод: библиотеки TensorFlow или Keras в Python.

   • Пример кода (нейронная сеть):

     import tensorflow as tf
     from tensorflow.keras.models import Sequential
     from tensorflow.keras.layers import Dense
     
     # Create a sequential model
     model = Sequential()
     
     # Add layers to the model
     model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)))
     model.add(Dense(64, activation='relu'))
     model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
     
     # Compile the model
     model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
     
     # Train the model
     model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
     
     # Evaluate the model
     loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)

5. Визуализация данных:

   • Метод: библиотека Plotly в Python.

   • Пример кода (линейчатая диаграмма):

     import plotly.express as px
     
     # Create a bar chart
     fig = px.bar(data, x='category', y='value', color='category', barmode='group')
     
     # Set chart title and axis labels
     fig.update_layout(title='Bar Chart', xaxis_title='Category', yaxis_title='Value')
     
     # Display the chart
     fig.show()

6. Обработка естественного языка (NLP):

   • Метод: библиотека NLTK (Natural Language Toolkit) на Python.

   • Пример кода (токенизация):

     import nltk
     
     # Tokenize a text
     text = "Hello, how are you?"
     tokens = nltk.word_tokenize(text)
     
     # Print the tokens
     print(tokens)