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プログラミング演習1・実践データサイエンス - Home プログラミング演習1・実践データサイエンス - Home
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プログラムの実行方法

  • Google Colaboratoryの使い方

練習帳

  • 練習帳

Pythonの基本文法

  • 1. Pythonの基本 その1:
  • 2. Pythonの基本 その2:
  • 3. 自作関数

ライブラリと可視化

  • 4. ライブラリ/パッケージ/モジュールとデータの可視化(Matplotlib)

データ分析の基礎

  • 5. 確率と疑似乱数
  • 6. 相関・回帰分析
  • 7. 最適化問題の基礎
  • 8. ファイル・文字列操作

Tips&環境構築

  • よくあるエラー集
  • Pythonの環境構築
  • Pythonの環境構築 (Windows11版)
  • コードの編集環境とGitHub Copilot
  • Pythonのモジュール/ライブラリの管理と仮想環境の構築

おまけ

  • LaTeXの記法
  • Pandasの使い方 (基礎)
  • Numpyについて
  • 機械学習: ニューラルネットワークによる回帰
  • ベイズ最適化による実験計画法
  • ベイズ線形回帰
  • StyleGAN3+CLIPによる写真生成
  • Webスクレイピング・ブラウザ操作
  • 常微分方程式の数値解法
  • 主成分分析
  • 特異値分解と情報削減
  • ニュートン法によるN次元多項式の求根
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Index

© Copyright 2020- by 吉田 聡太 (Sota Yoshida). 本コンテンツはCC BY-NC 4.0 ライセンスの下に提供されています。 クリエイティブ・コモンズ・ライセンス ただし、資料中のコードセル部分はMITライセンスの下に提供されています。