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Lectures on Data Science
By Prof. Dr. Aki-Hiro Sato
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オンライン資料
区分的線形回帰問題
データサイエンス入門：R
R環境の構築と基本操作
データの分類とデータ可視化
データの取得とデータ可視化
R言語によるコンピュータプログラム
統計基礎１（相関、回帰）
統計基礎２（確率分布）
統計基礎３（統計的推測）
時間的・空間的データを取り扱う
変分法
ソフトウエア
LinuxのCUI
Online compiler
MURALの使い方
Oracle VM VirtualBoxとUbuntu
R環境の構築と基本操作
R言語によるコンピュータプログラミング
Windows上でのLinux環境の利用 (WSL)
総務省統計研究研修所
オープンデータを用いたデータ駆動型サービス設計の体験的学習（2024年8月23日）
オープンデータを用いたデータ駆動型サービス設計の体験的学習（2023年9月15日）
オープンデータを用いたデータ駆動型サービス設計の体験的学習（2023年9月8日）
オープンデータを用いたデータ分析方法の体験的学習（2022年10月5日）
オープンデータを用いたデータ分析方法の体験的学習（2022年9月21日）
オープンデータを用いたデータ分析方法の体験的学習（2021年9月24日）
オープンデータを用いたデータ分析方法の体験的学習（2020月12月16日）
オープンデータを用いたデータ分析方法の体験的学習（2020年9月25日）
MURALの使い方
クラウドコンピューティング特論
クラウドコンピュータの基本的な分類とコンピュータの歴史
クラウドコンピューティングデザインパターン
クラウドコンピューティングに関する用語と概念（ISO/IEC 22123-1:2023, ISO/IEC 22123-2:2023)
クラウドコンピューティング参照アーキテクチャー(ISO/IEC 22123-3:2023)
クラウドコンピューティングにおける相互運用とデータ互換性（ISO/IEC 19941）
クラウドコンピューティングにおけるセキュリティ（ISO/IEC 27017）
クラウドコンピューティングにおけるサービスレベル同意書 (ISO/IEC 19086)
クラウドコンピューティングに関する議論
クラウドコンピューティングに関する最新の話題（クラウド上のビッグデータアプリケーションへの応用など）
サービスデザインの方法
クラウドコンピュータ利用のためのサーバー技術
クラウドコンピュータ資源の使い方
デザイン思考特論
デザイン思考特論 ガイダンス
デザイン思考特論 第１回
デザイン思考特論 第２回
デザイン思考特論 第３回
デザイン思考特論 第４回
デザイン思考特論 第５～７回
デザイン思考特論 第８回
MURALの使い方
講義ビデオ
計算機数理
計算機数理 – 本講義の予定(2025年度前期)
計算機数理 – 本講義の目的と概要
計算機数理 – 2進数と16進数、計算機上の整数および実数の表現
計算機数理 – ブール代数、集合論、記号論理
計算機数理 – 計算のモデル化
計算機数理 – 多項式と多項式による近似
計算機数理 – 方程式の根
計算機数理 – 数値微分法・数値積分法
計算機数理 – 最小二乗法と回帰モデル
計算機数理 – 乱数と時系列モデリング
計算機数理 – 時系列分析（ARモデル）
計算機数理 – ネットワーク構造とネットワークモデリング
計算機数理 – 空間データと空間表現
計算機数理 – 空間統計とメッシュ統計
計算機数理 – 応用的話題
並列計算機の使い方
データ解析演習I
データ解析演習I-0.オリエンテーション
データ解析演習I.1-データ解析とR環境の構築
データ解析演習I-2. Rの基本操作
データ解析演習I-3. Rでのデータの扱い方（データの種類, データの要約）
データ解析演習I-4. 多変量データの要約、Rでの基本演算
データ解析演習I-5.推測統計１（統計的仮説検定の意義, 母集団と標本の考え方）
データ解析演習I-6. 推測統計２（平均の検定, 有意水準, P値, 効果量, 二項検定, ２標本の平均の検定）
データ解析演習I-7. 推測統計３（検出力とサンプルサイズの設計, 多重比較の問題）
データ解析演習I-8. 推測統計４（適合度検定, 残差分析）
データ解析演習II
データ解析演習II-0. ガイダンス
データ解析演習II-課題１ マクロ社会経済指標を用いた回帰問題
データ解析演習II-課題２ データに基づくリスク推計
データ解析演習II-課題 Web APIを用いたデータ処理
データ解析演習
本講義の概要 (2024年度）
データ解析とソフトウエアR
Rでのデータの扱い方（データの入力と出力）
Rでの基本演算
Rでのデータの要約
データの種類とデータの可視化
Rとデータベース
データ解析演習 推測統計１（統計的仮説検定の意義, 母集団と標本の考え方）
推測統計２（平均の検定, 有意水準, P値）
推測統計３（効果量, 二項検定, ２標本の平均の検定）
推測統計４（適合度検定, 残差分析）
マクロ社会経済指標を用いた回帰問題
並列分散処理
並列分散処理 – 本講義の概要（2024年度）
並列分散処理 – 並列分散処理とは
並列分散処理 – 並列分散処理の目的
並列分散処理 – 並列分散処理の仕組み
並列分散処理 – 並列分散処理の効率性（アムダールの法則）
並列分散処理 – 並列分散処理の効率性（グスタフソンの法則）
並列分散処理 – オブジェクト指向I
並列分散処理 – オブジェクト指向II
並列分散処理 – P2Pシステム（オンデマンド講義）
並列分散処理 – クライアント・サーバー方式：データベースとSQL
並列分散処理 – Webサーバーとデータベースの連携方法とその他の具体例
並列分散処理 – 並列分散データ処理の例
並列分散処理 – 並列分散処理のアルゴリズム
OpenMPとCUDAによる並列計算
並列分散処理 – エージェントモデルとマルチエージェントシステム
並列分散処理 – クライアント・サーバー方式：WebサーバーとHTML
並列計算機の利用方法
データサイエンスリテラシー１
データサイエンスリテラシー１ 第０回 本講義の概要
データサイエンスリテラシー１ 第１回 データサイエンスとは
データサイエンスリテラシー１ 第２回 情報の特徴と問題解決の方法
データサイエンスリテラシー１ 第３回 問題解決の技法
データサイエンスリテラシー１ 第４回 データの取得とデータに関する倫理
データサイエンスリテラシー１ 第５回 データの分類とデータの可視化
データサイエンスリテラシー１ 第６回 質的・量的データの可視化１
データサイエンスリテラシー１ 第７回 質的・量的データの可視化２
データサイエンスリテラシー１ 第８回 エクセルによる計算の基本
データサイエンスリテラシー１ 第９回 記述統計量（平均と分散）
データサイエンスリテラシー１ 第10回 統計基礎1（相関と最小二乗法）
データサイエンスリテラシー１ 第11回 統計基礎２（確率分布）
データサイエンスリテラシー１ 第12回 統計基礎３（統計的推測）
データサイエンスリテラシー１ 第13回 データ分析レポートの作り方
データサイエンスリテラシー１ 第14回 データ分析レポートの使い方
データサイエンスリテラシー１ 第15回 データ分析レポート発表会
データサイエンスリテラシー２
データサイエンスリテラシー２ 第０回 本講義の概要
データサイエンスリテラシー２ 第１回 データサイエンスとは
データサイエンスリテラシー２ 第２回 情報の特徴と問題解決の方法
データサイエンスリテラシー２ 第３回 問題解決の技法
データサイエンスリテラシー２ 第４回 課題の発見とデータの獲得
データサイエンスリテラシー２ 第５回 R環境の構築と基本操作
データサイエンスリテラシー２ 第６回 データの分類とデータ可視化
データサイエンスリテラシー２ 第７回 データの取得とデータの可視化
データサイエンスリテラシー２ 第８回 統計基礎１（相関、回帰）
データサイエンスリテラシー２ 第９回 統計基礎２（確率分布）
データサイエンスリテラシー２ 第10回 統計基礎３（統計的推測）
データサイエンスリテラシー２ 第11回 統計基礎４（統計的仮説検定）
データサイエンスリテラシー２ 第12回 時間的・空間的データを取り扱う
データサイエンスリテラシー２ 第13回 データに関する倫理
データサイエンスリテラシー２ 第14回 課題解決型学習１
データサイエンスリテラシー２ 第15回 課題解決型学習２
統計基礎
統計基礎１
統計基礎２
統計基礎３
データサイエンス入門：統計基礎ダイジェスト
統計基礎ダイジェスト１：データの記述と要約
統計基礎ダイジェスト１：散布図と相関係数
統計基礎ダイジェスト1:因果関係と擬相関
統計基礎ダイジェスト１：回帰分析
統計基礎ダイジェスト１：例題解説１
統計基礎ダイジェスト１：例題解説２
統計基礎ダイジェスト２：確率変数と確率分布
統計基礎ダイジェスト２：二項分布
統計基礎ダイジェスト２:正規分布
統計基礎ダイジェスト2:二項分布の正規分布近似
統計基礎ダイジェスト2:例題解説１
統計基礎ダイジェスト2:例題解説2
統計基礎ダイジェスト3:統計的な推測とは
統計基礎ダイジェスト3:標本平均と標本平均の標本分布
統計基礎ダイジェスト3:標本比率の標本分布
統計基礎ダイジェスト3:区間推定
統計検定ダイジェスト3:仮説検定
統計基礎ダイジェスト3:例題解説
講師紹介
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保護中: 統計基礎１
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