データ分析 2020年度 †[edit]
大事なお知らせ †[edit]
News †[edit]Data/2020のNews †[edit]
このウェブサイト共通のNews †
進行 †[edit]
注意 †[edit]
0929(Tue) 第1回 オリエンテーションと準備 †[edit]その1: How編
その2: What編
その3: 実習 Google スプレッドシート使えるようになろう 1006(Tue) 第2回 準備の続き †[edit]その1: クラウドって?
その2: CSV の話
その3: Google Colab
1013(Tue) 第3回 度数分布とヒストグラム †[edit]その1: 度数分布とヒストグラム
その2: データの代表値(1)
1020(Tue) 第4回 データの代表値 †[edit]その1: データの代表値(2) 平均,分散,標準偏差
その2: 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
その3: 実習 スプレッドシートで散布図を描き相関係数を計算してみる
1027(Tue) 第5回 散布図と相関 †[edit]その1: 散布図と相関(1) 散布図とは,相関関係とは
その2: 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
1103(Tue) 第6回 データの正規化(標準化) †[edit]その1 データの正規化(標準化)(1)
その2 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
その3 データの代表値(4) 箱びげ図ふたたび,最頻値
1110(Tue) 第7回 質的データとその分析 †[edit]その1 質的データとその分析(1) 量的データと質的データ/ダミー変数
その2: 質的データとその分析(2) 度数分布,クロス集計表/分割表
その3: データの正規化(標準化)(2) 復習,偏差値,解釈に関する注意
その4: 実習 表計算ソフトを用いた質的データの分析 - ダミー変数への変換とクロス集計 -
1117(Tue) 第8回 誤差と有効数字/回帰分析入門(1) †[edit]その1 誤差と有効数字
その2 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
1124(Tue) 第9回 回帰分析入門(2) †[edit]その0 実習 前回の復習
その1 回帰分析入門(2) 回帰分析とは/最小二乗法
1201(Tue) 第10回 回帰分析入門(3) †[edit]その1 回帰分析入門(3) 最小二乗法による直線あてはめの解の導出/練習問題
実習 方法を理解したうえでもう一度表計算ソフトに頼ってやってみよう
その2 回帰分析入門(3) 回帰分析の性質と注意点
1208(Tue) 第11回 回帰分析入門(4)/復習と練習 †[edit]その1 回帰分析入門(4) 決定係数/データ分析における注意点
その2 復習と練習 - データの代表値,ヒストグラム,散布図と相関 / レポート作成の練習
1215(Tue) 第12回 復習と練習(2)/レポート課題 †[edit]その1 復習と練習(2) データを自分で入手してみる / 回帰分析の練習
その2 レポート課題 part I データの入手と回帰分析
1222(Tue) 第13回 レポート課題(2) †[edit]その1 質問相談の時間 お気軽にどうぞ.Teams への投稿を確認してね その2 レポート課題 part II 回帰分析をしてレポートにまとめよう
0112(Tue) 第14回 この先にあるもの(1) †[edit]その1 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
0119(Tue) 第15回 この先にあるもの(2) †[edit]その1 多変量解析や機械学習で登場するあれこれの実験をしてみよう クラスタリング,手書き数字の識別,1000種類の画像の識別
その2 データサイエンスプログラムについて(2) ー 確率統計へつながる話
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