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†

• 2024-03-07 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．
  • 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)†