Lecture

データサイエンス実践 Ch1 本資料の読み方

資料

本資料の読み方

本資料は, 文系学部生向けにデータサイエンスを体験することを目的にしたデータサイエンス実践の授業資料です. 本科目は, データサイエンスのためのプログラミング 1, 2 など, 千葉商科大学 数理・データサイエンスアドバンスト科目群の先修科目を履修していることを前提としています.

Python の環境構築と基礎は, 共通資料のプログラミング基礎 (全 5 章) にまとめています. この資料はデータサイエンスのためのプログラミングの授業とは内容が異なりますが, 本資料を読み進めるのに最低限必要な要素は扱っているので, 先修科目の内容を忘れたときや, 本資料のコードが読めないときに参照してください.

本資料には, 授業に必要な技術的な内容に限定して掲載します. 授業概要, 授業の注意点, 成績などについては講義中に別資料で説明します.

章立て

本資料の章立ては以下のようになっています (クリックすることで各章に飛べます.)

必修の章

第1章 本資料の読み方

第2章 分析設計: データ分析の進め方

第3章 データの可視化

第4章 データの数値化

第5章 線形回帰分析

第6章 機械学習の枠組みと決定木

第7章 クラスタリングとパターン発見

第8章 ニューラルネットワークと Transformer

第9章 画像認識

第10章 自然言語処理

選択の章

授業では扱いませんが, 課題や研究で必要になったときに読んでください.

第11章 一般化線形モデル

第12章 質問紙調査とカテゴリーデータ

共通資料

プログラミングの基礎と環境構築, git とエージェントの利用方法は, 他の講義とも共通の資料にまとめてあります.

プログラミング用の設定

バージョン管理とGitHub

コーディングエージェントの利用

プログラミング基礎 1 Pythonと環境構築

プログラミング基礎 2 Pythonことはじめ

プログラミング基礎 3 ライブラリの利用

プログラミング基礎 4 データの取得と編集

プログラミング基礎 5 アルゴリズムとPythonの基本構文

現在執筆中のため,章の構成等は変更される可能性があります.

デザインについて

文章中で色の変わっているブロックはオレンジ色が注意(warn),青色が演習や強調(note)など独立した部分を表しています. 講義ではwarnに関しては,飛ばす場合があるので,興味のある人は自分で読み進めてください.

これは注意や発展的内容を示しています.

これは演習や強調したい箇所に利用されています.

リンクはGoogleのように下線で表示されます.クリックすることでリンクに飛ぶことが可能です. 右クリックして,新しいタブで開くことを推奨しています.

演習データ

各章の演習問題は ### Exercise DSPn-k の形式で本文中に埋め込まれており, 回答例は同ページ内の <details> ブロックを開くことで参照できます (パスワードあり).

利用するデータはこちらからダウンロード可能です. 本資料で扱われるデータは基本的に,ダミーデータです.したがって,分析例として導かれている結論も,現実の事象を表しているわけではないことに注意してください.研究などにも利用することはできません.

シンタックスとコーディングスタイル

本講義ではプログラムブロックは以下のように黒い背景でシンタックスハイライトが適用されています.

import pandas as pd

print('Sample')

コピー&ペーストが可能なので, 自分のプログラムに利用してください.

  • Pythonのコーディングスタイルについて

Pythonの書き方は,基本的に可読性を高めるために,決まったルールで記載されます. このルールをコーディングスタイルといいます. Pythonにおける標準的なコーディングスタイルにはPEP8(Python Enhancement Proposal)などがありますが,本講義では一部従っていません.

特に,リストや辞書型などの改行において

  • コンマを改行後の先頭に記述する

  • ブランケットの終わりを改行した最後に記述する

といった記法を採用しています.これは,関数型言語(特にHaskell)の講義との対応関係を持たせるために筆者が好んでいるものですが, 一般的な手続き型言語のコーディングスタイルではありませんので注意してください.

また, リストなどをxsなどのsをつけた複数形で表現する命名規則も多用していますが, こちらも一般的なコーディングスタイルではありません.


#通常の記法
animals = ['cat',
           'dog',
           'bird']

#本資料における記法
animals = ['cat'
          ,'dog'
          ,'bird'
          ]
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