Data/2023 の履歴(No.9)

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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†

• 2023-08-31 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，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 0922(Fri) オリエンテーションと準備(1)†

• 授業のページ Data/2023/ex01

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

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．

  ★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）†

• 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)

• 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)†

ex08 1117(Fri)†

ex09 1124(Fri)†

ex10 1201(Fri)†

ex11 1208(Fri)†

ex12 1215(Fri)†

ex13 1222(Fri)†

ex14 0112(Fri)†

ex15 0119(Fri)†

exam 0126(Fri)†