Data/2023

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†

• 2024-02-03 成績集計の結果です: Data/result/2023
• 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†

• 2024-03-07 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，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) この先にあるもの(2)†

• 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★ データサイエンスプログラムについて(2) ー 確率統計につながる話

  ex15notebookA.ipynb | 説明動画 (18m)

  ★要予習★ デモと実験 ー 顔検出，物体検出

  Notebookなし | 説明動画 (13m)

  デモと実験 ー 猫顔画像のクラスタリング，手書き数字認識，物体認識

  ex15notebookC.ipynb | 動画なし

exam 0126(Fri)†

takataka

龍谷大学
　先端理工/数理
　　高橋隆史
　　　時間割/2024

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