学習の進め方: Jupyter notebook対応のファイルをダウンロードし、 jupyter notebookを起動したあと、ウェブ上で作業します。 作業結果はすべてその(ウェブ)ページに残りますので、 そのページからPDFを作成し、それをレポートとして毎回提出します。

講義スケジュール

  1. 第1-2回目(9月21, 28日): Python入門, Jupyter notebook (Guide2Python.ipynb)
    主な内容: Pythonの起動法、Jupyter notebookの使い方、Pythonの概要, Python Tutorの使い方、レポートについて
    注意: Pythonではコメントの始まり記号は # です。(プログラミング言語Cとは異なり)//ではありません(エラーになります)

  2. 第3-4回目(10月5, 12日): Numpy/Matplotlibの基礎, Jupyter notebook (Intro2Numpy.ipynb)

  3. 第5-6回目(10月19, 26日): Pandasの基礎, Jupyter notebook (Intro2Pandas.ipynb)

  4. 第7回目(11月2日): Pythonで確率を学ぶ, Jupyter notebook (Intro2Probab.ipynb)

  5. 第8回目(11月9日): Pythonで確率分布を学ぶ, Jupyter notebook (Intro2ProbDistri.ipynb)

  6. 第9回目(11月16日): Pythonで統計学を学ぶ(1), Jupyter notebook (Python-statistics1.ipynb)

  7. 第10回目(11月30日): Pythonで統計学を学ぶ(2), Jupyter notebook (Python-statistics2.ipynb)

  8. 第11回目(12月7日): Pythonで統計学を学ぶ(3), Jupyter notebook (Python-statistics3.ipynb)

  9. 第12回目(12月14日): Pythonで統計学を学ぶ(4), Jupyter notebook (Python-statistics4.ipynb)

  10. 第13回目(12月21日): Pythonで統計学を学ぶ(5), Jupyter notebook (Python-statistics5.ipynb)

  11. 第14回目(1月11日): Pythonで統計学を学ぶ(6), Jupyter notebook (Python-statistics6.ipynb)

  12. 第15回目(1月18日): まとめ、小テスト、質疑応答
  13. 試験期間(1月25日): レポートを提出