Data/2021 の履歴(No.1)

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  • 1 (2021-09-03 (金) 13:25:21)
  • 2 (2021-09-03 (金) 13:33:53)
  • 3 (2021-09-03 (金) 23:36:59)
  • 4 (2021-09-09 (木) 14:41:55)
  • 5 (2021-09-11 (土) 14:33:20)
  • 6 (2021-09-11 (土) 19:56:10)
  • 7 (2021-09-12 (日) 17:44:23)
  • 8 (2021-09-12 (日) 20:44:08)
  • 9 (2021-09-13 (月) 15:40:30)
  • 10 (2021-09-14 (火) 16:13:13)
  • 11 (2021-09-14 (火) 20:13:54)
  • 12 (2021-09-15 (水) 18:15:58)
  • 13 (2021-09-19 (日) 22:59:53)
  • 14 (2021-09-20 (月) 12:51:01)
  • 15 (2021-09-24 (金) 02:30:10)
  • 16 (2021-10-04 (月) 18:28:13)
  • 17 (2021-10-04 (月) 20:58:25)
  • 18 (2021-10-06 (水) 11:37:19)
  • 19 (2021-10-06 (水) 17:55:31)
  • 20 (2021-10-06 (水) 18:27:19)
  • 21 (2021-10-08 (金) 12:41:36)
  • 22 (2021-10-22 (金) 12:44:28)
  • 23 (2021-10-25 (月) 16:05:45)
  • 24 (2021-10-25 (月) 17:36:17)
  • 25 (2021-10-25 (月) 19:37:01)
  • 26 (2021-11-07 (日) 14:28:44)
  • 27 (2021-11-07 (日) 18:50:22)
  • 28 (2021-11-07 (日) 23:06:08)
  • 29 (2021-11-08 (月) 16:28:20)
  • 30 (2021-11-12 (金) 18:30:51)
  • 31 (2021-11-17 (水) 09:50:55)
  • 32 (2021-11-19 (金) 08:43:17)
  • 33 (2021-11-21 (日) 13:33:42)
  • 34 (2021-11-21 (日) 21:31:41)
  • 35 (2021-11-25 (木) 18:02:16)
  • 36 (2021-11-26 (金) 00:41:48)
  • 37 (2021-11-29 (月) 17:10:55)
  • 38 (2021-12-02 (木) 17:07:09)
  • 39 (2021-12-03 (金) 17:59:17)
  • 40 (2021-12-10 (金) 12:51:59)
  • 41 (2021-12-11 (土) 22:00:14)
  • 42 (2021-12-12 (日) 19:03:04)
  • 43 (2021-12-14 (火) 11:10:03)
  • 44 (2021-12-15 (水) 17:27:53)
  • 45 (2021-12-19 (日) 14:30:43)
  • 46 (2021-12-20 (月) 16:23:55)
  • 47 (2022-01-06 (木) 22:42:22)
  • 48 (2022-02-07 (月) 23:22:33)
  • 49 (2022-09-04 (日) 19:59:09)

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Data/2020

データ分析 2020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

• 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
• Google Classroom のこの科目のクラス
• 龍谷Moodle上のこの科目のコース

大事なお知らせ†

• 2020年度のこの科目はオンライン授業と対面授業（瀬田キャンパス内の教室・実習室で実施）の組み合わせとなる予定です．
• 2020-09-06時点で確定している情報：

  (1) 初回は「オンライン授業」です．第2回以降で瀬田キャンパス内で受講する「対面授業」は一部の回のみとなる予定です．

  (2) 「オンライン授業」でも「対面授業」でも，必携ノートPCを用いた演習を行います．正常に使用可能な状態のノートPCを用意しておいてください．充電を忘れた，動作不良，等で使用不可能な場合，演習課題等を遂行できないことがあります．また，欠席と同様の扱いとなることがあります．

• この授業に関する連絡・情報共有は，主として龍大 Teams 上で行います． 授業開始までに，次のどちらかの方法でチームへの参加登録をしてください:
  • Teams アプリの「チームに参加」から「科目 データ分析 後期火4...」というチームを探してクリック．
  • 龍大Teams上のこの科目のチーム をクリック

• 不明の点は， 龍大Teamsのチャット 等でお尋ねください

News†

Data/2020のNews†

• 2021-03-02 成績集計の結果です: Data/result/2020
• 2020-09-06 このページを作成．まだないようがないよう．大事なお知らせを ↑ に書いてます．

このウェブサイト共通のNews†

• 2024-08-12 この日に瀬田学舎の計画停電が予定されているため，このウェブサーバ www-tlab.math.ryukoku.ac.jp や TLabMoodle は前日夜から当日夜まで停止します．再起動後も，しばらくの間はメンテナンスのために長時間停止する場合があります．

• 2024-07-12 TLABで2024年度後期-2025年度に特別研究（卒業研究）やりたいひと募集中． 募集は終了しました．詳細はこちら

• 2024-03-07 このウェブサーバ www-tlab とその上にある TLAB Moodle のアップデートを行いました．Moodle は見た目も結構変わってます．

• 過去のNews

進行†

注意†

• 拡張子 .ipynb のファイルは，Google Colab の notebook です．
• 動画は，Microsoft Stream で配信してます．
  • Data2020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．
  • この授業の動画一覧
• Colab Notebook ファイル（拡張子 .ipynb）のファイルの扱い方については，ex02課題B を参照してください
  • 自分がコピーした Colab Notebook ファイルは，デフォルトは，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．

0929(Tue) 第1回 オリエンテーションと準備†

その1: How編

• Microsoft Teams に慣れよう
• Google Classroom 使えるようになろう ex01課題A

その2: What編

ex01note1.ipynb | Data2020-01-movie1 (24m)

その3: 実習 Google スプレッドシート使えるようになろう

ex01課題B

1006(Tue) 第2回 準備の続き†

その1: クラウドって？

Data2020-02-movie1 (10m)

その2: CSV の話

ex02課題A & Data2020-02-movie2 (10m)

その3: Google Colab

ex02課題B & ex02note1.ipynb |Data2020-02-movie3 (5m)

1013(Tue) 第3回 度数分布とヒストグラム†

その1: 度数分布とヒストグラム

ex03note1.ipynb | Data2020-03-movie1 (21m)

その2: データの代表値(1)

ex03課題A & B & ex03note2.ipynb | 対応する動画はありません

1020(Tue) 第4回 データの代表値†

その1: データの代表値(2) 平均，分散，標準偏差

ex04note1.ipynb | Data2020-04-movie1 (35m)

その2: 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

ex04課題A & B & ex04note2.ipynb | 対応する動画はありません

その3: 実習 スプレッドシートで散布図を描き相関係数を計算してみる

ex04課題C | Data2020-04-movie3 (7m)

1027(Tue) 第5回 散布図と相関†

その1: 散布図と相関(1) 散布図とは，相関関係とは

ex05note1.ipynb | Data2020-05-movie1 (31m)

その2: 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

ex05note2.ipynb | Data2020-05-movie2 (10m)

1103(Tue) 第6回 データの正規化（標準化）†

その1 データの正規化（標準化）(1)

ex06note1.ipynb | Data2020-06-movie1 (20m)

その2 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 | Data2020-06-movie2 (13m)

その3 データの代表値(4) 箱びげ図ふたたび，最頻値

ex06課題B & ex06note3.ipynb| 対応する動画はありません

1110(Tue) 第7回 質的データとその分析†

その1 質的データとその分析(1) 量的データと質的データ／ダミー変数

ex07note1.ipynb | Data2020-07-movie1 (12m)

その2: 質的データとその分析(2) 度数分布，クロス集計表/分割表

ex07note2.ipynb | Data2020-07-movie2 (17m)

その3: データの正規化（標準化）(2) 復習，偏差値，解釈に関する注意

ex07note3.ipynb | Data2020-07-movie3　(20m)

その4: 実習 表計算ソフトを用いた質的データの分析 - ダミー変数への変換とクロス集計 -

ex07課題A | Data2020-07-movie4 (14m)

1117(Tue) 第8回 誤差と有効数字／回帰分析入門(1)†

その1 誤差と有効数字

ex08note1.ipynb | Data2020-08-movie1 (31m)

その2 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

ex08課題A | Data2020-08-movie2 (21m)

1124(Tue) 第9回 回帰分析入門(2)†

その0 実習 前回の復習

ex09課題A | 対応する動画はありません

その1 回帰分析入門(2) 回帰分析とは／最小二乗法

ex09note1.ipynb | Data2020-09-movie1 (32m)

1201(Tue) 第10回 回帰分析入門(3)†

その1 回帰分析入門(3) 最小二乗法による直線あてはめの解の導出／練習問題

ex10note1.ipynb | Data2020-10-movie1 (20m)

実習 方法を理解したうえでもう一度表計算ソフトに頼ってやってみよう

ex10課題A | 対応する動画はありません

その2 回帰分析入門(3) 回帰分析の性質と注意点

ex10note2.ipynb | Data2020-10-movie2 (30m)

1208(Tue) 第11回 回帰分析入門(4)/復習と練習†

その1 回帰分析入門(4) 決定係数／データ分析における注意点

ex11note1.ipynb | Data2020-11-movie1 (24m)

その2 復習と練習 - データの代表値，ヒストグラム，散布図と相関 / レポート作成の練習

ex11課題A & ex11課題B | Data2020-11-movie2 (7m)

1215(Tue) 第12回 復習と練習(2)/レポート課題†

その1 復習と練習(2) データを自分で入手してみる / 回帰分析の練習

ex12課題A | 対応する動画はありません

その2 レポート課題 part I データの入手と回帰分析

ex12課題B | 対応する動画はありません

1222(Tue) 第13回 レポート課題(2)†

その1 質問相談の時間 お気軽にどうぞ．Teams への投稿を確認してね

その2 レポート課題 part II 回帰分析をしてレポートにまとめよう

ex13課題A | 対応する動画はありません

0112(Tue) 第14回 この先にあるもの(1)†

その1 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

ex14note1.ipynb | Data2020-14-movie1 (47m)

0119(Tue) 第15回 この先にあるもの(2)†

その1 多変量解析や機械学習で登場するあれこれの実験をしてみよう クラスタリング，手書き数字の識別，1000種類の画像の識別

ex15note1.ipynb | 対応する動画はありません

その2 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

ex15note2.ipynb | Data2020-15-movie2 (18m)