修士プログラムの学習内容は幅広く、データサイエンスの基礎から応用までカバーされます。まず最初に、統計学や確率論の基本原理について学びます。次に、プログラミング言語（例:Python）やデータ解析ツール（例:R、SQL）を使用してデータ処理や可視化を行う方法を習得します。さらに、機械学習や深層学習の手法について学び、実データセットを使用したモデルの構築や予測分析の実践も行います。
学習の一環として、シンプルで簡単な方法やコード例を紹介します。例えば、Pythonを使用してデータの前処理を行う方法や、機械学習モデルを構築する手法などがあります。以下にいくつかのコード例を示します:
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データの読み込みと前処理:
import pandas as pd # CSVファイルからデータを読み込む data = pd.read_csv('data.csv') # 欠損値を処理する data = data.dropna() # カテゴリ変数をダミー変数に変換する data = pd.get_dummies(data) -
機械学習モデルの構築と予測:
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 特徴量とターゲット変数にデータを分割する X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] # 訓練データとテストデータに分割する X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # ロジスティック回帰モデルを構築して訓練する model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # テストデータを用いて予測する predictions = model.predict(X_test)