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データの収集と前処理:
- ウェブスクレイピングを使用して、インターネット上からデータを収集する方法を示します。PythonのBeautiful SoupやSeleniumなどのライブラリを使うことができます。
- 収集したデータをクリーニングし、欠損値や異常値を処理する方法を紹介します。PandasやNumPyを使用してデータの前処理を行います。
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データの可視化と探索的データ分析:
- MatplotlibやSeabornを使用して、データを可視化する方法を説明します。ヒストグラム、散布図、箱ひげ図などのグラフを作成することで、データの特徴や関係を視覚化することができます。
- データの相関関係を調べるために、Pearson相関係数やSpearman相関係数を計算する方法を示します。
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機械学習アルゴリズムの実装と評価:
- Scikit-learnを使用して、機械学習アルゴリズムを実装する方法を紹介します。線形回帰、ロジスティック回帰、ランダムフォレストなどのアルゴリズムを例として挙げます。
- モデルの評価指標（精度、再現率、F1スコアなど）を計算する方法を説明します。交差検証やグリッドサーチなどの手法を使用して、モデルのパフォーマンスを向上させる方法も紹介します。
以上が、オンラインのMSCデータサイエンスプログラムに関する情報とコード例の一部です。データの収集から前処理、可視化、機械学習アルゴリズムの実装と評価まで、データサイエンスの基本的な手法を学ぶことができます。詳細な解説や他の応用例については、オンラインのMSCデータサイエンスプログラムのカリキュラムを参考にしてください。