Data/2022 の履歴(No.30)

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• Data/2022 へ行く。
  • 1 (2022-09-02 (金) 12:00:00)
  • 2 (2022-09-02 (金) 12:06:56)
  • 3 (2022-09-04 (日) 19:06:05)
  • 4 (2022-09-04 (日) 22:00:28)
  • 5 (2022-09-05 (月) 14:07:44)
  • 6 (2022-09-05 (月) 18:49:24)
  • 7 (2022-09-05 (月) 19:01:30)
  • 8 (2022-09-14 (水) 12:57:12)
  • 9 (2022-09-15 (木) 10:57:11)
  • 10 (2022-09-19 (月) 18:13:02)
  • 11 (2022-09-30 (金) 17:43:27)
  • 12 (2022-10-07 (金) 17:48:18)
  • 13 (2022-10-21 (金) 14:50:32)
  • 14 (2022-10-24 (月) 22:56:12)
  • 15 (2022-10-25 (火) 10:45:27)
  • 16 (2022-10-25 (火) 20:00:28)
  • 17 (2022-10-25 (火) 21:31:08)
  • 18 (2022-10-26 (水) 10:41:08)
  • 19 (2022-10-26 (水) 15:43:49)
  • 20 (2022-10-28 (金) 12:49:25)
  • 21 (2022-11-18 (金) 14:07:25)
  • 22 (2022-11-25 (金) 16:31:23)
  • 23 (2022-11-30 (水) 16:23:06)
  • 24 (2022-12-07 (水) 14:06:26)
  • 25 (2022-12-14 (水) 21:44:28)
  • 26 (2022-12-22 (木) 21:59:34)
  • 27 (2022-12-23 (金) 12:12:09)
  • 28 (2022-12-24 (土) 13:51:04)
  • 29 (2022-12-26 (月) 10:38:00)
  • 30 (2022-12-26 (月) 21:52:34)
  • 31 (2022-12-27 (火) 12:58:06)
  • 32 (2023-01-13 (金) 12:47:40)

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データ分析 2022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．
  • 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1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†

この授業に関するお知らせ†

• 2022-12-26 レポート課題を出題しました．
• 2022-11-25 1216金 ex11 に小テストを実施します．詳細は授業中に説明します
• 2022-10-28 なんとなく，進行 の授業回ごとの項目の並び順をこれまでと逆にしてみました．Moodle の方も．
• 2022-09-14 大事なお知らせ
  • この科目の授業は主に 1-542 情報実習室で行います．初回はそちらへ集合してください． また，ノートPCを持参してください．
  • 龍大Teams上のこの科目のチーム に初回の授業までに参加しておいてください．手順は↓の通り

    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: 7ha6vts

• 2022-09-02 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/2021 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．

ex15 0120(Fri)†

ex14 0113(Fri) この先にあるもの(1)†

工事中

• 授業のページ Data/2022/ex14
• Notebookと授業動画 「★宿題★」と書いてある項目については，授業開始までに Notebook を実行し動画を視聴しておく必要があります．

  ★宿題★ 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 | Data2022-14-movie1 (43m)

ex13 0106(Fri) レポート課題†

工事中

• 授業のページ Data/2022/ex13

ex12 1223(Fri) 小テストの復習†

• 授業のページ Data/2022/ex12
• Notebookと授業動画

  今回はNotebookや動画はありません

ex11 1216(Fri) 小テスト†

• 授業のページ Data/2022/ex11
• Notebookと授業動画．「★宿題★」と書いてある項目については，授業開始までに Notebook を実行し動画を視聴しておく必要があります．

  実習 レポート作成に向けた準備 その1

  ex11練習1 | Data2022-11-movie1 (7m)

  実習 レポート作成に向けた準備 その2

  ex11練習2 | 動画なし

ex10 1209(Fri) 質的データとその分析†

• 授業のページ Data/2022/ex10
• Notebookと授業動画．「★宿題★」と書いてある項目については，授業開始までに Notebook を実行し動画を視聴しておく必要があります．

  ★宿題★ 量的データと質的データ／ダミー変数

  ex10notebookA.ipynb | Data2022-10-movie1 (12m)

  ★宿題★ 度数分布，クロス集計表/分割表

  ex10notebookB.ipynb | Data2022-10-movie2 (17m)

  実習 表計算ソフトを用いた質的データの分析

  ex10課題B | Data2022-10-movie3 (14m)

ex09 1202(Fri) 回帰分析入門(4) / 誤差と有効数字†

• 授業のページ Data/2022/ex09
• Notebookと授業動画．「★宿題★」と書いてある項目については，授業開始までに Notebook を実行し動画を視聴しておく必要があります．

  ★宿題★ 決定係数／データ分析における注意点

  ex09notebookA.ipynb | Data2022-09-movie1 (24m)

  誤差と有効数字

  ex09notebookB.ipynb | Data2022-09-movie2 (31m)

ex08 1125(Fri) 回帰分析入門(3)†

• 授業のページ Data/2022/ex08
• Notebookと授業動画．「★宿題★」と書いてある項目については，授業開始までに Notebook を実行し動画を視聴しておく必要があります．

  ★宿題★ 最小二乗法による直線あてはめの解の導出／練習問題

  ex08notebookA.ipynb | Data2022-08-movie1 (20m)

  ★宿題★ 回帰分析の性質と注意点

  ex08notebookB.ipynb | Data2022-08-movie2 (29m)

ex07 1118(Fri) 回帰分析入門(2)†

• 授業のページ Data/2022/ex07
• Notebookと授業動画．「★宿題★」と書いてある項目については，授業開始までに Notebook を実行し動画を視聴しておく必要があります．

  ★宿題★ 回帰分析入門(2) 回帰分析とは／最小二乗法

  ex07notebookA.ipynb | Data2022-07-movie1 (32m)

ex06 1111(Fri) データの正規化（標準化）(2) / 回帰分析入門(1)†

• 授業のページ Data/2022/ex06
• Notebookと授業動画．「★宿題★」と書いてある項目については，授業開始までに Notebook を実行し動画を視聴しておく必要があります．

  ★宿題★ データの正規化（標準化）(2) 復習，偏差値，解釈に関する注意

  ex06notebookA.ipynb | Data2022-06-movie1 (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練習1 | Data2022-06-movie2 (13m)

  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

  ex06課題A | Data2022-06-movie3 (17m)

1104(Fri) は深草龍谷祭に伴い休講です†

ex05 1028(Fri) 散布図と相関 / データの正規化（標準化）(1)†

• 授業のページ Data/2022/ex05
• Notebookと授業動画．「★宿題★」と書いてある項目については，授業開始までに Notebook を実行し動画を視聴しておく必要があります．

  ★宿題★ 散布図と相関(1) 散布図とは，相関関係とは

  ex05notebookA.ipynb | Data2022-05-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 | Data2022-05-movie2 (13m)

  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

  ex05notebookC.ipynb | Data2022-05-movie3 (16m)

ex04 1021(Fri) データの代表値†

• 授業のページ Data/2022/ex04
• Notebookと授業動画．「★宿題★」と書いてある項目については，授業開始までに Notebook を実行し動画を視聴しておく必要があります．

  ★宿題★ データの代表値(2) 平均，分散，標準偏差

  ex04notebookA.ipynb | Data2022-04-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

  ex04課題A | Data2022-04-movie2 (7m)

ex03 1014(Fri) 度数分布とヒストグラム†

• 授業のページ Data/2022/ex03
• Notebookと授業動画．「★宿題★」と書いてある項目については，授業開始までに Notebook を実行し動画を視聴しておく必要があります．

  ★宿題★ 度数分布とヒストグラム

  ex03notebookA.ipynb | Data2022-03-movie1 (21m)

  データの代表値(1)

  ex03notebookB.ipynb | 動画なし

ex02 1007(Fri) オリエンテーションと準備(2)†

• 授業のページ Data/2022/ex02
• Notebook と授業動画

CSVの話

Notebookなし | Data2022-02-movie1 (10m)

はじめての Google Colab

colab_intro.ipynb | 説明動画 (5m)

ex01 0930(Fri) オリエンテーションと準備(1)†

• 授業のページ Data/2022/ex01
• Notebook と授業動画

オリエンテーション What編

ex01notebookA.ipynb（※） | Data2022-01-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 | Data2022-01-movie2 (10m)

レポート課題†

report レポート課題

おまけ†

omake おまけ課題