若狭 映那
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
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/