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†

• 2024-03-07 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．

• 2023-08-12 この日に瀬田1号館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 は前日夜から当日夜まで停止します．TLabMoodleも． その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．

• 2023-07-18 TLABで2023年度後期-2024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

• 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