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中山 琥鉄

データサイエンス

演習

• 演習１：スプレッドシートの基礎

• 演習２：要約統計量の計算

• 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（または ワードクラウド）

• 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/