SJE/2022 の履歴(No.1)

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  • 1 (2022-02-28 (月) 15:14:11)
  • 2 (2022-02-28 (月) 15:17:46)
  • 3 (2022-03-22 (火) 11:32:42)
  • 4 (2022-03-23 (水) 14:24:28)

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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†

• 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†

• 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