ML/2022/omake の履歴(No.1)

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  • 1 (2022-04-17 (日) 23:20:33)
  • 2 (2022-04-17 (日) 23:38:40)
  • 3 (2022-04-24 (日) 21:40:55)
  • 4 (2022-05-09 (月) 15:59:42)
  • 5 (2022-06-19 (日) 17:02:40)
  • 6 (2022-06-25 (土) 16:50:35)

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データ分析 2021年度 おまけ課題†

はじめに†

• ここにはおまけ課題があります．おまけですので，やらなくても減点はありません．やると棒茄子？
• それぞれの課題について，やったひとは授業時間中に takataka に見せてね．期限は特にありません．

おまけ01 Pythonの初歩(1)†

数値と変数，for文，if文

omake01.ipynb (GitHub) を読んで理解＆実行しましょう．練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね．

この課題のみ，期限を0107金とします．当日15:30までにcallTAで質問予約してください

おまけ02 Pythonの初歩(2)†

文字列，リスト，ディクショナリ

omake02.ipynb (GitHub) を読んで理解＆実行しましょう．練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね．

おまけ03 Python でデータ分析しよう(1)†

Python + NumPy + Matplotlib + Pandas 入門 (1)

omake03.ipynb (GitHub) を読んで理解＆実行しましょう．練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね．

おまけ04 Python でデータ分析しよう(2)†

Python + NumPy + Matplotlib + Pandas 入門 (2)

omake04.ipynb (GitHub) を読んで理解＆実行しましょう．練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね．

おまけ05 Python で画像処理しよう†

Python + OpenCV入門

omake05.ipynb (GitHub) を読んで理解＆実行しましょう．練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね．

0114金までにおまけ04までやったひとは，この問題は0121金まで受け付けます．やりたいひとは takataka に相談してね

おまけ09 自分で見つけたデータを回帰分析してみよう†

自分で適当なデータを見つけて回帰分析しレポートにまとめよう

この課題をやってみようというひとは，0114金16:00までに takataka に相談してください（Teamsチャットでも可）．提出法をお知らせします．

1. 回帰分析するのが適当そうなデータを探す
   • レポート課題で説明変数が「時間」のデータを扱っているので，そうではないデータにしてください
   • 手持ちのデータを自分で加工するのもありです（適当な数字をでっち上げるのは不可）
   • 一例ですが，過去にはこんなことしたひともいました（説明変数が時間の例ですが...）．

     某アイドルグループのファンクラブ会員番号が1から始まる連番になってる → Twitter やブログで会員になった時期と会員番号を公開してるひとの情報をたくさん収集 → ファンクラブ会員数の推移を回帰分析

2. Google スプレッドシートや Google Colab等で上記のデータの回帰分析を実行する
3. Google ドキュメントでレポートを書く
4. 提出する

Python に関する情報†

自分のPCで Python プログラミングできるようにしたい？†

ここではプログラミング環境を構築する手間をかけずに Google Colab で済ませてますが，自分のPCに Python プログラミング環境を作りたいひとは，旧カリキュラムの科目「応用プログラミング及び実習」 AProg/2021 の「Python プログラミング環境のセットアップ」 のページ AProg/2021/Setup が参考になるかもしれません．このページで説明している以外にもいろんなやり方があります．

Python プログラミングについてもっと学びたい†

というひとは，書店にいっぱい書籍があるので好みのものを見つけたり，オンラインで学べる講座を探したりするとよいでしょう． 「応用プログラミング及び実習」の資料もよかったらどうぞ．授業動画を見たいというひとは相談してください．