久木田直央/DataScience

久木田 直央

Data Science

演習

• 演習１：スプレッドシートの基礎　SpreadSheet

• 演習２：要約統計量の計算　SpreadSheet

• 演習３：相関係数の計算　SpreadSheet

• 演習４：クロス集計の事例　SpreadSheet

• 演習５：Python Basics

• 演習６：モンテカルロ法によるπの計算

• 演習７：Pythonによるデータ解析

• 演習８：Pythonによる統計グラフ

• 演習９：Pythonによる仮説検定

• 演習10：地理情報の可視化

• 演習11：総合演習
  • 「解説」の評価が高いほど、Pythonの有意義性に対する評価も「5」とする割合が高くなっている傾向が見られます。授業内容の理解度が高い学生ほど、Pythonのデータサイエンスにおける価値をより高く評価している可能性を示唆しています。
    
    
    
    

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/
  
  

Library

• pandas：https://pandas.pydata.org/　データ解析の定番ライブラリ
• numpy：https://numpy.org/　数値計算ライブラリ
• scikit-learn：https://scikit-learn.org/　機械学習アルゴリズム
• matplotlib：https://matplotlib.org/　グラフ描画標準ライブラリ
• seaborn：https://seaborn.pydata.org/　グラフ描画拡張ライブラリ
• folium：https://python-visualization.github.io/folium/　地図上への描画
• plotly：https://plotly.com/python/plotly-express/　グラフ作成
  
  

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/
  
  

その他

• 地理情報　https://geojson.io/