[公開] データ化学工学研究室(金子研)に配属になる学生のための事前課題

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金子研に配属が決まった3年生は、研究室の顔合わせや歓迎会には参加しましたが、2月のはじめまでは3年生後期の講義や実験がありますので、まだ研究室での活動はほとんど行っていません。

ただ、3年生の中には、2月までに時間が取れるので研究室配属の準備がしたい、という学生もいまして、事前課題を作成しました。もし時間があれば、2月までに行うことで、実際に研究室でトレーニングを始めるときにスタートダッシュできるようになる課題です。

まあ、やらなくてもいいっちゃいいんですけどね。

パソコンが苦手、という学生が多かったので、とりあえず基本的なところから課題を準備しましたが、正直 難しいのか簡単なのかよくわかりません・・・。意外と、各ファイルの中身のことはよくわかっていなかったりするので、念のためテキストエディタ関係も課題に入れました。

今後は、3年生の反応を見ながら難易度を調整したり課題を追加したりと、改良を続けたいと思います

ちなみに事前課題は以下の15個です。

  1. 持っていない人はGoogleアカウントを作成する
  2. テキストエディタについて調べる
  3. 良さそうな無料のテキストエディタを1つか2つインストールする
  4. インストールしたテキストエディタを実際に使ってみる
  5. テキストエディタで csv ファイルを作成し、Excel で読み込み、適切に表示されるか確認する
  6. csv ファイルと xlsx ファイル (もしくは xls ファイル) の違いを理解する
  7. 以下の URL のページの内容およびその3つのリンク先の内容を読む
    研究内容
    データ化学工学研究室(金子研究室)@明治大学理工学部応用化学科の研究内容を紹介します。
  8. 以下の URL のスライドで基礎的な数学を学ぶ
    高校数学の知識から、人工知能・機械学習・データ解析へつなげる、必要最低限の教科書
    『高校数学の知識から、人工知能・機械学習・データ解析へつなげる、必要最低限の教科書』です。必要な項目については順次追記していきます。 ...
  9. 以下の URL のスライドで PCA を学ぶ
    主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)~データセットの見える化・可視化といったらまずはこれ!~
    主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。データ...
  10. 以下の URL のスライドで最小二乗法による線形重回帰分析を学ぶ
    最小二乗法による線形重回帰分析~人工知能・機械学習・統計の基礎の基礎~
    最小二乗法による線形重回帰分析について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。目的変数と説明変数とのデータセットが与えられたときに、ど...
  11. 以下の URL のスライドで PLS を学ぶ
    部分的最小二乗回帰(Partial Least Squares Regression, PLS)~回帰分析は最初にこれ!~
    部分的最小二乗回帰 (Partial Least Squares Regression, PLS) について、pdfとパワーポイントの資料を...
  12. 以下の pdf ファイルの論文を読む
    https://www.jstage.jst.go.jp/article/jcac/6/0/6_0_90/_pdf
  13. 下のリンク先から、Anaconda の Python 3.6 version をダウンロードしてインストールする
    https://www.anaconda.com/download/
  14. Anaconda の Spyder を起動する
  15. 下の URL のプログラミング課題を 1 から順に解いていく
    これであなたもデータサイエンティスト!?~Python入門のためのプログラミング課題と模範解答~(逐次更新)
    データ化学工学研究室(金子研)では、新しく配属になった学生にいろいろなトレーニングをしています。その1つがPython言語のトレーニングです...

以上です。

もし、これをご覧になっている人の中で、もっとよさそうな課題があったら教えてください!

質問やコメントなどありましたら、twitter, facebook, メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。

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