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。
- 持っていない人はGoogleアカウントを作成する
- テキストエディタについて調べる
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
研究内容主な研究テーマ たくさんの化学データを見える化する 化合物の物性・機能性と化学構造との間の関係を明らかにする 新しい化学構造をパソコンで設計する 次に行うべき実験やシミュレーションの内容を計算で提案する 化学プラントの内部状態を推定する 適... - 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。 pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。 スライド... - 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。データセットが与えられたときに、PCAで何ができるか、どのようにPCAを計算するかが説明されています。pd... - 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、どのように回帰係数を計算するかが説明されています。最後には回帰モデルを比較するための指標3つをまとめて... - 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作成しました。データセットが与えられたときに、PLSで何ができるか、どのようにPLSを計算するかが説 - 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 - 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
Download Anaconda Distribution | AnacondaDownload Anaconda's open-source Distribution today. Discover the easiest way to perform Python/R data science and machin... - Anaconda の Spyder を起動する
- 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。化学構造を扱ったりデータ解析・機械学習をしたりするときに、Python言語を使うわけです。 Pyt...
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。