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梅崎美和/DataScience の変更点


#author("2024-11-25T14:49:42+09:00;2024-09-09T10:42:12+09:00","default:member","member")
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*梅﨑 美和
[[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/10Ds9Tu3z1mV_kD2vHaf0pR8J7HVtZk8XhSjG3YUz2Dc/edit?usp=sharing]]__ SpreadSheet

-演習2:__[[要約統計量の計算>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1OQ0lgB9ebcnDxDT6SZMAFxNJd-cGV3LwGAhantvV89A/edit?usp=sharing]]__ SpreadSheet

-演習3:__[[相関係数の計算>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1wypGKNS2MeW0dAEGMIzguomhTGympjixoMSekKuZXkM/edit?usp=sharing]]__ SpreadSheet
--出生数と小学校数には強い相関がある

-演習4:__[[クロス集計の事例>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fWZZBHpMEVlVRGLjkdExiou0s2MXpSXfTwFMJt-GeME/edit?usp=sharing]]__ SpreadSheet

-演習5:__[[Python Basics>https://colab.research.google.com/drive/178i1N4c8Z0SN4SU4zmvwqtXMe1urJGWC?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/1bKPMRRGuQfUAGdi_kldbWkuAKpCfLz7-?usp=sharing]]__

-演習7:__[[Pythonによるデータ解析>https://colab.research.google.com/drive/1bedHldgZiZmcYrxDcEPrHI9WqrxipEvR?usp=sharing]]__

-演習8:__[[Pythonによる統計グラフ>https://colab.research.google.com/drive/18Bgs0WZlH1giQN8y-jKfJApgGHAFTxTI?usp=sharing]]__

-演習9:__[[Pythonによる仮説検定>https://colab.research.google.com/drive/1qnoDqw8113ZNzXmfuXHo7g7P2Upe8gZu?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/1mQGkgW_mpTUnjd60C2SiDfI--s9Fu5k7?usp=sharing]]__

//-演習11:__総合演習__
-演習11:__[[総合演習>https://colab.research.google.com/drive/1XS7SzfWKfv4jZhJKBUCRmNe_qnWiKuU4?usp=sharing]]__
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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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