Data/2023 の履歴(No.31)

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• Data/2023 へ行く。
  • 1 (2023-08-31 (木) 12:28:26)
  • 2 (2023-08-31 (木) 12:30:13)
  • 3 (2023-09-06 (水) 17:23:07)
  • 4 (2023-09-06 (水) 23:38:48)
  • 5 (2023-09-07 (木) 16:34:42)
  • 6 (2023-09-08 (金) 00:52:48)
  • 7 (2023-09-08 (金) 14:12:58)
  • 8 (2023-09-11 (月) 14:03:29)
  • 9 (2023-09-11 (月) 18:33:52)
  • 10 (2023-09-11 (月) 21:42:11)
  • 11 (2023-09-15 (金) 12:45:59)
  • 12 (2023-09-29 (金) 22:17:03)
  • 13 (2023-10-05 (木) 08:22:52)
  • 14 (2023-10-10 (火) 17:02:10)
  • 15 (2023-10-10 (火) 21:19:36)
  • 16 (2023-10-13 (金) 15:38:06)
  • 17 (2023-10-13 (金) 20:51:43)
  • 18 (2023-10-25 (水) 14:40:40)
  • 19 (2023-11-04 (土) 12:31:25)
  • 20 (2023-11-04 (土) 18:04:12)
  • 21 (2023-11-10 (金) 13:46:46)
  • 22 (2023-11-13 (月) 11:44:36)
  • 23 (2023-11-23 (木) 23:49:24)
  • 24 (2023-11-27 (月) 15:38:32)
  • 25 (2023-11-28 (火) 22:31:53)
  • 26 (2023-12-14 (木) 22:35:47)
  • 27 (2023-12-15 (金) 13:55:59)
  • 28 (2023-12-15 (金) 18:36:07)
  • 29 (2023-12-19 (火) 17:12:50)
  • 30 (2023-12-22 (金) 13:58:03)
  • 31 (2023-12-23 (土) 15:19:18)
  • 32 (2023-12-28 (木) 15:14:40)
  • 33 (2024-01-12 (金) 15:03:57)

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データ分析 2023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 こちら に書いてあります．
  • 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．
  • 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．
  • 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†

• 2023-12-22 レポート課題 を出題しました．詳細は授業中に説明します
• 2023-11-24 1215金 ex12 に小テストを実施します．詳細は授業中に説明します
• 2023-10-13 Colab notebook を実習室のプリンタで印刷する方法 Data/2023/print
• 2023-10-13 おまけ課題のページを作成しました Data/2023/omake
• 2023-08-31 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/2022 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．
  • 授業動画一覧 デフォルトではファイル名のリストですが，右上のアイコン（三みたいなの）をクリックして「タイル」（田みたいなの）に変更するとサムネイル画像が表示されます．
  • この授業の動画は，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．
• 拡張子 .ipynb のファイルは，Google Colab の notebook です．
  • notebook は GitHub リポジトリ に置いてあります
  • notebook の扱い方については，第1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，デフォルトでは 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．
  • Colab notebook を実習室のプリンタで印刷する方法

おまけ†

omake おまけ課題

• 2023-10-13 omake01 を出題しました
• 2023-10-13 omake02 を出題しました
• 2023-10-26 omake03 を出題しました
• 2023-11-10 omake04 を出題しました
• 2023-12-15 omake05 を出題しました

ex01 0922(Fri) オリエンテーションと準備(1)†

• 授業のページ Data/2023/ex01
• Notebookと授業動画
  • オリエンテーション What編 ex01notebookA.ipynb + 動画 (24m)
  • クラウドって？ 動画 (10m)

ex02 0929(Fri) オリエンテーションと準備(2)†

• 授業のページ Data/2023/ex02
• Notebookと授業動画
  • CSVの話 動画 (10m)
  • はじめての Google Colab colab_intro.ipynb + 動画 (5m)

ex03 1006(Fri) 度数分布とヒストグラム / データの代表値(1)†

• Notebookと授業動画．「★要予習★」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．

  ★要予習★ 度数分布とヒストグラム

  ex03notebookA.ipynb + 説明動画 (21m)

  ★要予習★ データの代表値(1)

  ex03notebookB.ipynb + 説明動画 (24m)

• 授業のページ Data/2023/ex03

ex04 1013(Fri) データの代表値 (2)(3)†

• Notebookと授業動画．「★要予習★」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．

  ★要予習★ データの代表値(2)

  ex04notebookA.ipynb + 説明動画 (13m)

  ★要予習★ データの代表値(3)

  ex04notebookB.ipynb （動画なし）

• 授業のページ Data/2023/ex04

ex05 1020(Fri) 散布図と相関†

• Notebookと授業動画．「★要予習★」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．

  注意 notebook 中に，「以前の実習課題で散布図を描いてみたらこんなんでしたね」とか「相関係数をもとめたらこんな値でしたね」のように言っている箇所がありますが，今年度はまだ実習課題として登場していません．記憶になくて当然です．2022年度以前よりも授業の進行を後ろ倒ししたので，散布図を描いたり相関係数を計算したりは，今回の実習課題でやります．

  ★要予習★ 散布図と相関(1)

  ex05notebookA.ipynb + 説明動画 (30m)

  ★要予習★ 散布図と相関(2)

  ex05notebookB.ipynb + 説明動画 (13m)

  Google Sheets で散布図を描こう

  実習課題の一部の説明をしています．詳しくは今回の授業のページへ: 動画 (6m)

• 授業のページ Data/2023/ex05

ex06 1027(Fri) データの正規化（標準化）/ 回帰分析入門(1)†

• Notebookと授業動画．「★要予習★」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．

  ★要予習★ データの正規化（標準化）

  ex06notebookA.ipynb + 説明動画 (32m)

  データの正規化の実習

  実習課題の一部の説明をしています．詳しくは今回の授業のページへ: 動画 (12m)

  回帰分析入門(1) 表計算ソフトに頼ってやってみよう

  実習課題の一部の説明をしています．詳しくは今回の授業のページへ: 動画 (17m)

• 授業のページ Data/2023/ex06

お休み 1103(Fri) 文化の日 & 深草龍谷祭†

ex07 1110(Fri) 回帰分析入門(2) 回帰分析とは / 最小二乗法†

• Notebookと授業動画．「★要予習★」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．

  ★要予習★ 回帰分析入門(2) 回帰分析とは / 最小二乗法

  ex07notebookA.ipynb + 説明動画 (32m)

• 授業のページ Data/2023/ex07

ex08 1117(Fri) 回帰分析入門(3) 解の導出 / 性質と注意点†

• Notebookと授業動画．「★要予習★」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．

  ★要予習★ 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 + 説明動画 (20m)

  ★要予習★ 回帰分析の性質と注意点

  ex08notebookB.ipynb + 説明動画 (29m)

• 授業のページ Data/2023/ex08

ex09 1124(Fri) 回帰分析入門(4) 決定係数 / データ分析における注意点†

• Notebookと授業動画．「★要予習★」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．

  ★要予習★ 決定係数 / データ分析における注意点

  ex09notebookA.ipynb + 説明動画 (24m)

• 授業のページ Data/2023/ex09

ex10 1201(Fri) 質的データとその分析†

• Notebookと授業動画．「★要予習★」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．

  ★要予習★ 量的データと質的データ ダミー変数

  ex10notebookA.ipynb + 説明動画 (11m)

  ★要予習★ 度数分布，クロス集計表/分割表

  ex10notebookB.ipynb + 説明動画 (17m)

  実習 表計算ソフトを用いた質的データの分析

  実習課題の一部の説明をしています．詳しくは今回の授業のページへ: 動画 (14m)

• 授業のページ Data/2023/ex10

ex11 1208(Fri) 誤差と有効数字†

• Notebookと授業動画．「★要予習★」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．

  ★要予習★ 誤差と有効数字

  ex11notebookA.ipynb + 説明動画 (30m)

• 授業のページ Data/2023/ex11

ex12 1215(Fri) 小テスト + レポート作成に向けた準備†

小テスト 詳しいことは授業中に & Teams 上でお知らせしています．

• 授業のページ Data/2023/ex12

ex13 1222(Fri) レポート課題†

レポート課題 課題の内容等について説明します

• レポート課題のページ Data/2023/report
• 授業のページ Data/2023/ex13
  • 次回の「要予習」を ex14 0112 の授業開始までに必ずやっておくこと

ex14 0112(Fri) この先にあるもの(1)†

• Notebookと授業動画．「★要予習★」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．
  • 今回の動画には，notebook に書かかれていない内容が含まれています

    ★要予習★ この先にあるもの(1)

    ex14notebookA.ipynb + 説明動画 (43m)

• 授業のページ Data/2023/ex14

ex15 0119(Fri)†

exam 0126(Fri)†