Rice Universityのデータサイエンス修士プログラムの特徴

2024-03-12 18:10 Rice University プログラム

このプログラムでは、統計学、機械学習、データベース管理、データの可視化など、データサイエンスの基礎的なトピックから応用的なアプローチまで幅広い内容がカバーされます。学生は、PythonやRなどの主要なプログラミング言語を使用して、実際のデータセットを分析し、洞察を得るための手法を学びます。

以下に、いくつかの具体的なコード例を示します。

  1. データの前処理:

    import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
# 欠損値の処理
data = data.dropna()
# カテゴリカルデータのエンコーディング
data = pd.get_dummies(data, columns=['category'])

  2. 機械学習モデルの構築と評価:

    from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

  3. データの可視化:

    import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(data['feature1'], data['feature2'], c=data['target'])
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Data Visualization')
plt.show()

以上が、Rice Universityのデータサイエンス修士プログラムの特徴といくつかのコード例です。このプログラムを修了することで、データサイエンスのスキルを習得し、現代のデータ駆動型の課題に対して有力な解決策を提供する能力を身につけることができます。