線形モデルによる文京区の賃貸物件価格の解釈（「最高の借家」は統計解析で見つかるか？）Python東海Vol.5 発表資料。 IPythonをマスターしよう by Hiroshi Funai
ぼくのかんがえたとうけいがくぶかりきゅらむ - Issei’s Analysis 〜おとうさんの解析日記〜
個人的にもやもやと考えたカリキュラムです。日本の大学には存在しない統計学部がもしあったら、こんなカリキュラムを組みたいなぁ、と。 統計学の講義は分布や変数の型を教えるところから入るんだけど、授業を受けていて分かりにくいな〜と学生の頃から常々感じていました。（あくまでも個人的な偏見と妄想に満ち溢れた記事であることをご了承ください。。） それでは、カリキュラムを発表します！！ 1. データ解析I一般化線形モデル教師付き機械学習非線形モデル（一般化加法モデル）カテゴリカルデータ解析生存時間解析グラフィカルモデリング経時データの解析探索的データ解析（EDA）多次元データの縮約非教師付き機械学習（クラスタリング）データマイニング 2. データ解析IIデータハンドリングI（R）データハンドリングII（perl、rubyなどスクリプト言語）データベースからのデータ取得I（RDBMS系）データベースからの
JIN'S PAGE - R
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
データ解析のためのPythonインストールまとめ - Qiita
注意：この記事は古い情報です。 下記のページを代わりに読んでください。 データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita 以下は、上記を読んで足りない場合のみ、読むようにしてください。 この記事は、他の言語でのプログラミング経験はあるけどPythonは初めての人向けに、Pythonを使ったデータ解析プログラミングを始めるまでのおすすめルートを示すものです。 対象者は、WindowsまたはMacユーザです。Linuxユーザは自分でできると思うので割愛。 データ解析に必要なもの・ライブラリ Python本体 NumPy: 配列データ（ベクトルや行列）を簡単に扱うためのライブラリ SciPy: 科学計算用ライブラリ matplotlib: グラフの作図ライブラリ pandas: Rみたいなデータフレームが使える （オプション）IPython: 便利な対話環境＋レポ
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