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北村美優香/DataScience の変更点


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#author("2024-12-02T14:32:57+09:00","default:member","member")
*北村 美優香
[[データサイエンス]]

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**演習
-演習1:__[[スプレッドシートの基礎>https://docs.google.com/spreadsheets/d/165m7UyCDXVwSF8HrBbwWw7b9J67rzKTCE5dzsAaeyo0/edit?usp=sharing]]__ SpreadSheet
-演習2:__[[要約統計量の計算>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1xAlWyDwJ7GGgFFf-7tk-149KPAbpFsmGRDZEYF5ZOwA/edit?usp=sharing]]__ SpreadSheet
-演習3:__[[相関係数の計算>https://docs.google.com/spreadsheets/d/17JkpMGVpXDvIzcNdy1Yk19SbazWJKay6jX17kPdszeQ/edit?usp=sharing]]__ SpreadSheet
--秋田県は一番外国人人口が少ない
-演習4:__[[クロス集計の事例>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1voplLk1eVl9Jq3HMlPlxxNGjddIds6t8OMu2QEKkD-E/edit?usp=sharing]]__ SpreadSheet
-演習5:__[[Python Basics>https://colab.research.google.com/drive/1bS8wvpYVZ2zDcCm-Se73ME1fR8CQdEhx?usp=sharing]]__
-演習6:__[[モンテカルロ法によるπの計算>https://colab.research.google.com/drive/1HwaiCpEzzT_oZKHO2x_t7MLWGrXTSd3g?usp=sharing]]__
-演習7:__[[Pythonによるデータ解析>https://colab.research.google.com/drive/1LYkLq1o4-h7N8RiinlC9q3p90aMdLS69?usp=sharing]]__
-演習8:__[[Pythonによる統計グラフ>https://colab.research.google.com/drive/1avO8gp8D1a0FwO5ZOa4PtBSjxSVwCtWY?usp=sharing]]__
-演習9:__[[Pythonによる仮説検定>https://colab.research.google.com/drive/1ZqpRvseWptu5_966buqnRANPZ0Sa8c-7?usp=sharing]]__
-演習10:__[[地理情報の可視化(または ワードクラウド)>https://colab.research.google.com/drive/1ejPoCihHV5zJP3xnJ-1miB18rJlzyMbu?usp=sharing]]__
-演習11:__[[総合演習>https://colab.research.google.com/drive/1I_hQTUQSGxdsAORKR86QAa-Srh0jBhbV?usp=sharing]]__
--女性は和食派が多く、男性は洋食派が多い。
--情報科学と芸術・デザインでは情報科学の平均に差がみられる。

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**Links

***学習環境
-''Google Colabolatery'':https://colab.research.google.com
-Python:https://www.python.org/
-Python Japan:https://www.python.jp/

-''Google SpreadSheets'':https://docs.google.com/spreadsheets/
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***Library
-pandas:https://pandas.pydata.org/
-matplotlib:https://matplotlib.org/
-seaborn:https://seaborn.pydata.org/
-folium:https://python-visualization.github.io/folium/
-plotly:https://plotly.com/python/plotly-express/
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***統計に関する情報
-統計学の時間|統計Web:https://bellcurve.jp/statistics/course/
-教育用標準データセット|SSDSE:https://www.nstac.go.jp/SSDSE/
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***その他
-地理情報 https://geojson.io/

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