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加藤夢菜/DataScience の変更点


#author("2026-10-12T15:01:07+09:00","default:member","member")
#author("2026-10-12T15:05:11+09:00","default:member","member")
*加藤 夢菜
[[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/1IEDWCcKORyhwq4d93DoHQyMnF4-WkTz7UX46AJMGF4E/edit?usp=sharing]]__ SpreadSheet

-演習2:__[[要約統計量の計算>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1evZWQAWcp1JTdsVyR_DHjsuBGwQxJX5Ck4eS-QHeM6o/edit?gid=1870250921#gid=1870250921]]__ SpreadSheet

-演習3:__[[相関係数の計算>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1GBojVCJwzAhJVohqVVKMvVI4OZBhyIm8_-pXMO77QWM/edit?gid=446519320#gid=446519320]]__ SpreadSheet
-演習3:__[[相関係数の計算>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1IQPS4_29TVoAE_gn0LWJSYMiD8Ik_dpVVuoCJACA7R8/edit?gid=2008447589#gid=2008447589]]__ SpreadSheet
//--〇〇県は、人口に対して◻︎◻︎の数が多い

-演習4:__[[クロス集計の事例>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1NetC3CNtnkjWHaovbgNnzx3JKE2vdst4Nwht40Guk9o/edit?gid=1703102050#gid=1703102050]]__ 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__
//--XXカテゴリーについてXXとXXXとでは、XXXの平均に差が見られる。
//--XXXXとXXXXXには高い正の相関が見られる。
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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/ 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
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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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