まず、Andrew Ng氏のデータサイエンスコースは、データの収集、前処理、分析、可視化、機械学習など、データサイエンスの基礎となるさまざまなトピックをカバーしています。コースでは、Pythonを使用して実際のデータセットを扱いながら、実践的なスキルを身につけることができます。
以下に、いくつかの具体的な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') # 欠損値の処理 data = data.fillna(0) # カテゴリカル変数のエンコーディング data = pd.get_dummies(data, columns=['category']) -
データの可視化:
import matplotlib.pyplot as plt # ヒストグラムの作成 plt.hist(data['age'], bins=10) plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Frequency') plt.show() -
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 # 特徴量とターゲット変数の分割 X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] # 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) # ロジスティック回帰モデルの構築と学習 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # テストデータに対する予測 y_pred = model.predict(X_test) # モデルの精度評価 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
以上が、Andrew Ng氏のデータサイエンスコースの内容といくつかのコード例の紹介です。このコースを受講することで、データサイエンスの基礎を学び、実践的なスキルを身につけることができます。是非、興味がある方は参加してみてください。