1. **"{プログラミング言語またはフレームワーク}を使用して{対象}データを前処理するためのベストプラクティスは何ですか?"**
2."{テーマ}データに対して、{プログラミング言語またはフレームワーク}を使って、どのように探索的データ分析を実行できますか?" **.**
3. **"{プログラミング言語またはフレームワーク}で{対象}データを分析するために最もよく使われる統計技術は何ですか?"**
4.**"{プログラミング言語またはフレームワーク}を使用して{タスク固有}の機械学習モデルを実装するためのステップバイステップのガイドを提供する。"**
5. ** "{プログラミング言語またはフレームワーク}で{トピック}データ分析のパフォーマンスを最適化する方法をベストコーディングプラクティスを使って説明する。" ****
6. **"{プログラミング言語またはフレームワーク}における{テーマ}データ分析に使用されるさまざまなデータ可視化技法の長所と短所について説明しなさい。"**
7."{プログラミング言語またはフレームワーク}を使用した{テーマ}のカスタムデータ分析ツールの構築プロセスについて、必要な特徴や機能を含めて説明しなさい。" **.**
8."{テーマ}のデータ分析結果を視覚化し、インタラクティブに提示するためのユーザーフレンドリーなダッシュボードを開発するための{プログラミング言語またはフレームワーク}の使用方法を説明する。" ** "{テーマ}のカスタムデータ分析ツールを構築するプロセスを説明する。**
9. ** "{プログラミング言語またはフレームワーク}を用いて、{テーマ}のための再利用可能なデータ分析プロセスを作成するためのステップバイステップのガイドを提供する。" ** "データの前処理、分析、可視化をカバーする。**
10."{プログラミング言語またはフレームワーク}で{テーマ}のためのスケーラブルでモジュール化されたデータ分析ツールを設計する際の、パフォーマンス最適化とスケーラビリティを含む主な考慮事項について説明する。" **.**