- データ収集とデータクリーニング: データサイエンスの修士課程では、様々なデータソースからのデータ収集方法や、データの品質を向上させるためのデータクリーニング手法について学びます。例えば、PythonのPandasライブラリを使用してCSVファイルからデータを読み込み、欠損値を処理する方法を学ぶことができます。
import pandas as pd
# CSVファイルからデータを読み込み
data = pd.read_csv('data.csv')
# 欠損値の処理
data = data.dropna()- データの可視化と探索的データ分析: データサイエンスではデータの可視化が重要です。修士課程では、MatplotlibやSeabornなどの可視化ツールを使用してデータを視覚化する方法を学びます。また、データの特徴や相関関係を探索するための統計的手法も学びます。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# データの可視化
sns.scatterplot(x='age', y='income', data=data)
plt.show()
# データの相関関係
correlation = data.corr()- 機械学習モデルの構築と評価: 修士課程では、機械学習アルゴリズムを使用して予測モデルを構築する方法を学びます。例えば、Scikit-learnライブラリを使用して線形回帰モデルを構築し、その性能を評価する方法を学ぶことができます。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 特徴量とターゲット変数の分割
X = data[['age', 'education']]
y = data['income']
# 訓練データとテストデータの分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 線形回帰モデルの構築と学習
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# テストデータでの性能評価
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)以上がデータサイエンスの修士課程の内容と関連するコード例の一部です。修士課程ではさらに高度な技術や理論を学ぶことができ、データサイエンスの専門家としてのスキルを磨くことができます。