「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門 に基づく教材
このページの使い方
<事前準備＞
Google Colaboratoryの基本的な使い方を確認しておく。また、「プログラムとデータを固めたもの」自分のPCにダウンロードして解凍しておく。
＜11個の課題--課題ごとに下記の手順で学習する＞
・ノートブック（プログラム）とデータをアップロードしてデータの概要を確認する。
・解説用動画をみて処理の概要を確認する
・ノートブック（プログラム）を実際に動かしてみる。
動かし方がわからない場合、「実施例のムービー保管場所」の動画を見る。
・レポートを作ることを考えながら処理結果を確認する
・必要なら再度解説用動画を見る。提出義務がある場合レポートを作成する。
下記は、本ページとはちょっと違うことを学ぶサイトなど
⇒外部リンク：YoloXによる物体検出特設ページ
⇒外部リンク：ニューロコンピューティング系の教材保管庫
⇒外部リンク：理工学関係のデータの利用例保管庫（工事中）
⇒外部リンク：なかのひとのメンテしてないページ
ーーーーーーーーーーーー主に実習関連ーーーーーーーーーーーー
プログラムの初期値を乱数で決めているものがあります。自分でプログラムを動かしたとき、動画をは結果が異なる場合もあるようです。
初めての人向け使い方ガイド
Google Colaboratoryの基本的な使い方（実習用）
レポートの作り方（解説を見た後に見たほうがよいでしょう）
実施例のムービー保管場所。プログラムのアップロード・データのアップロード・プログラムの実行過程など。操作方法がわからない場合、みてください。丸ごとダウンロードして順番にみるのがいいかも。全部選択してダウンロードボタン。
ーーーーーーーーーーーー解説用動画ーーーーーーーーーーーー
１．線形回帰
３．決定木・ランダムフォレスト
５．ナイーブベイズ
７．クラスタ分析
９．因子分析
２．SVMによる分類
４．ニューラルネット(と補足)大変間違いやすいので、２つめ（右の方）の補足の方をざっと見てから、動かしてみるのがおすすめ。
６．K近傍法
８．主成分分析
１０．アソシエーション分析
１１．なんでも屋さん PyCaret
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--- もっと詳しく知りたいひとは---
本資料は、下記の「高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門」をベースにした教材です。
下記のサイトで詳しいことが学べます。
https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-03.html
https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-04.html
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---ぜんぶまとめてダウンロードしたい人は---
ここにあるもののすべての保存場所はこちら。
・データ量が多いのでご注意ください。
・とくに利用制限はありません。
・ジャンプできない場合、下記でお試しください。
https://1drv.ms/u/s!Ah_AVAyqTno5g6FuHAzjqtmsENOBlg?e=qCV4ve