Data/2021

データ分析 2021年度†

• 対象: 龍谷大学 先端理工学部 数理・情報科学課程（1年後期）
• 担当: 高橋隆史
• リンクいろいろ
  • この科目の履修要項等は Webシラバス を参照して下さい．
  • 龍大Teams上のこの科目のチーム 参加法はこのページの下の「大事なお知らせ」に書いてあります．
  • Google Classroom のこの科目のクラス 第1回の授業で参加法を説明します．詳しくは こちら．
  • この科目のMoodleコース 第2回の授業で参加法を説明します．詳しくは こちら．
  • https://callta.math.ryukoku.ac.jp/ Web質問予約システム callTA （by 樋口先生）

大事なお知らせ†

• 2021-12-03 1217金の授業時間中に小テストを実施します．詳細は Teams でお知らせしています
• 2021-11-12 https://www.ryukoku.ac.jp/nc/news/entry-9410.html でもアナウンスされている通り，1113土以降の「授業制限レベル」は「レベル1」になります． 1119金からこの科目は対面受講が原則となります．詳しくは 1112金の授業で説明します．
• 2021-10-08 https://www.ryukoku.ac.jp/nc/news/entry-9259.html でもアナウンスされている通り，1009土以降の「授業制限レベル」は「レベル2」になります． 1015金から，この科目はオンライン／対面どちらでも受講できるようにします．詳しくは 1008金の授業で説明します．
• 2021-09-03 https://www.ryukoku.ac.jp/nc/news/entry-9164.html でもアナウンスされている通り，龍谷大学の2021年度後期の授業は，当面「授業制限レベル」を「レベル3」として実施することとなりました． この科目は，当面オンライン授業として実施する予定 の科目に分類とされています． 受講を予定しているひとは，次の準備を行っておいてください．

準備その1

ノートPCを利用しますので用意しておいてください． ネットワーク接続できる環境も必要です．

準備その2

初回の授業までに，この授業の Teams チームへ参加しておいてください． Teams アプリで「チームに参加」をクリック，「チームコード」を求められたら→を入力: y5zugcw

News†

Data/2021のNews†

• 2021-03-02 成績集計の結果です: Data/result/2021
• 2021-09-03 このページを作成．まだないようがないよう．昨年度の様子を知りたい方は Data/2020 へどうぞ．

このウェブサイト共通のNews†

• 2022-07-19 TLABで2023年度に特別研究（卒業研究）やりたいひと募集中． 詳細はこちら

• 2022-03-18 理工学部の卒業式＆理工学研究科の修了式でした．
  • TLABからは4+1名の方が卒業修了されました．おめでとうございます！ tlab/thesis
  • さらに，2+1名の方が 優秀プレゼンテーション賞 を受賞されました．こちらもおめでとう！

• 過去のNews

進行†

Table of Contents

注意 ex01 0924(Fri) オリエンテーションと準備 ex02 1001(Fri) 準備のつづき ex03 1008(Fri) 度数分布とヒストグラム ex04 1015(Fri) データの代表値 ex05 1022(Fri) 散布図と相関 ex06 1029(Fri) データの正規化（標準化） 1105(Fri) は深草龍谷祭に伴い休講です...たぶん ex07 1112(Fri) 誤差と有効数字/回帰分析入門(1) ex08 1119(Fri) 回帰分析入門(2) ex09 1126(Fri) 回帰分析入門(3) ex10 1203(Fri) 回帰分析入門(4)/復習と練習 ex11 1210(Fri) 質的データとその分析 ex12 1217(Fri) 小テスト ex13 1224(Fri) レポート作成に向けた準備 ex14 0107(Fri) この先にあるもの(1)/レポート課題 ex15 0114(Fri) この先にあるもの(2) レポート課題 おまけ

注意†

• 動画は，Microsoft Stream で配信してます．
  • この授業の Teams チーム参加者のみが閲覧できます． ユーザ名とパスワードが求められたら全学統合認証ので．
  • 授業動画一覧
• 拡張子 .ipynb のファイルは，Google Colab の notebook です．
  • notebook の扱い方については，第2回のページの Google Colab を使えるようになる を参照してください
  • 自分がコピーした Colab Notebook ファイルは，Google Drive の 「マイドライブ」 https://drive.google.com/drive/my-drive の中の「Colab Notebooks」に保存されてます．

ex01 0924(Fri) オリエンテーションと準備†

• 授業のページ ex01
• Notebookと授業動画

オリエンテーション What編

ex01notebookA.ipynb（※） | Data2021-01-movie1 (24m)

※ このファイルの扱い方は第2回の授業で説明します．

クラウドって？

Notebookなし | Data2021-01-movie2 (10m)

ex02 1001(Fri) 準備のつづき†

• 授業のページ ex02
• Notebookと授業動画

CSV の話

Notebookなし | Data2021-02-movie1 (10m)

はじめての Google Colab

colab_intro.ipynb | はじめての Google Colab (5m)

ex03 1008(Fri) 度数分布とヒストグラム†

• 授業のページ ex03
• Notebookと授業動画

  度数分布とヒストグラム

  ex03notebookA.ipynb | Data2021-03-movie1 (21m)

  データの代表値(1)

  ex03notebookB.ipynb | 動画なし

ex04 1015(Fri) データの代表値†

• 授業のページ ex04
• Notebookと授業動画

  データの代表値(2) 平均，分散，標準偏差

  ex04notebookA.ipynb | Data2021-04-movie1 (35m)

  データの代表値(3) 中央値，四分位数，パーセンタイル，箱ひげ図

  ex04notebookB.ipynb | （対応する動画なし）

  散布図と相関(0) Google Sheets で散布図を描こう

  （Notebookなし） | Data2021-04-movie2 (7m)

ex05 1022(Fri) 散布図と相関†

• 授業のページ ex05
• Notebookと授業動画

  散布図と相関(1) 散布図とは，相関関係とは

  ex05notebookA.ipynb | Data2021-05-movie1 (31m)

  散布図と相関(2) 疑似相関，相関関係があるからといって因果関係もあるとは限らない，代表値の落とし穴

  ex05notebookB.ipynb | Data2021-05-movie2 (13m)

ex06 1029(Fri) データの正規化（標準化）†

• 授業のページ ex06
• Notebookと授業動画

  データの正規化（標準化） (1) データを正規化したくなる気持ち，正規化，正規化と相関係数

  ex06notebookA.ipynb | Data2021-06-movie1 (17m)

  データの正規化（標準化） (2) 復習，偏差値，解釈に関する注意

  ex06notebookB.ipynb | Data2021-06-movie2 (18m)

  実習 スプレッドシートで実際にデータを正規化してみる

  ex06課題A | Data2021-06-movie3 (13m)

1105(Fri) は深草龍谷祭に伴い休講です...たぶん†

ex07 1112(Fri) 誤差と有効数字/回帰分析入門(1)†

• 授業のページ ex07
• Notebookと授業動画

  誤差と有効数字

  ex07notebookA.ipynb | Data2021-07-movie1 (31m)

  実習 回帰分析入門(1) 表計算ソフトに頼ってやってみよう

  ex07課題A | Data2021-07-movie2 (18m)

ex08 1119(Fri) 回帰分析入門(2)†

• 授業のページ ex08
• Notebookと授業動画

  回帰分析とは／最小二乗法

  ex08notebookA.ipynb (GitHub) | Data2021-08-movie1 (32m)

ex09 1126(Fri) 回帰分析入門(3)†

• 授業のページ ex09
• Notebookと授業動画

  最小二乗法による直線あてはめの解の導出／練習問題

  ex09notebookA.ipynb (GitHub) | Data2021-09-movie1 (20m)

  回帰分析の性質と注意点

  ex09notebookB.ipynb (GitHub) | Data2021-09-movie2 (29m)

ex10 1203(Fri) 回帰分析入門(4)/復習と練習†

• 授業のページ ex10
• Notebookと授業動画

  決定係数／データ分析における注意点

  ex10notebookA.ipynb (GitHub) | Data2021-10-movie1 (24m)

  実習 スプレッドシートで作ったグラフをドキュメントに挿入してみよう

  実習課題B | Data2021-10-movie2 (7m)

ex11 1210(Fri) 質的データとその分析†

• 授業のページ ex11
• Notebookと授業動画

  量的データと質的データ／ダミー変数

  ex11notebookA.ipynb (GitHub) | Data2021-11-movie1 (12m)

  度数分布，クロス集計表/分割表

  ex11notebookB.ipynb (GitHub) | Data2021-11-movie2 (17m)

  実習 表計算ソフトを用いた質的データの分析

  ex11課題A | Data2021-11-movie3 (14m)

ex12 1217(Fri) 小テスト†

小テストの実施要領は Teams でお知らせしています

ex13 1224(Fri) レポート作成に向けた準備†

• 授業のページ ex13
• Notebookと授業動画はありません

ex14 0107(Fri) この先にあるもの(1)/レポート課題†

• 授業のページ ex14
• Notebookと授業動画

  データサイエンスプログラムについて ー 全体像および「多変量解析」 多変量解析，ロジスティック回帰など

  ex14notebookA.ipynb (GitHub) | Data2021-14-movie1 (47m)

ex15 0114(Fri) この先にあるもの(2)†

• 授業のページ ex15
• Notebookと授業動画

  多変量解析や機械学習に関するデモと実験 顔検出， 物体検出， 猫顔画像のクラスタリング，手書き数字の識別，1000種類の画像の識別

  この動画とnotebookはそれぞれ別の内容です．動画 → notebook の順に閲覧するのがよいでしょう．

  • Data2021-15-movie1 (13m)
  • ex15notebookA.ipynb (GitHub)

  データサイエンスプログラムについて(2) ー 確率統計へつながる話

  ex15notebookB.ipynb (GitHub) | Data2021-15-movie2 (18m)

レポート課題†

report レポート課題

おまけ†

omake おまけ課題

takataka

龍谷大学
　先端理工/数理
　　高橋隆史
　　　時間割/2022

最新の25件

---

edit