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• (1) 2014/09/29(5コマ): ガイダンス
  
  
• (2) 2014/10/02(3コマ):データマイニング基礎1
  
  データマイニング資料１
  
  
• (3) 2014/10/09(2コマ):データマイニング基礎2
  
  データベース、関係データベース、問合せ、など(資料１)
  
  
• (4) 2014/10/09(3コマ):データマイニング基礎3
  
  Pandas入門1:pandasのデータ構造、csvファイルの読込、閲覧、index, Series、DataFrame
  
  
• (5) 2014/10/16(2コマ):データマイニング基礎4
  
  Pandas入門2: pandasの重要な機能(Essential Functionality)
  
  
• (6) 2014/10/16(3コマ):データマイニング基礎5
  
  NikkeiFrom1984.csv
  
  Pandas入門3: 要約統計量の集計と計算(Summarizing and Computing Descriptive Statistics)
  
  
• (7),(8) 2014/10/23(2,3コマ):データマイニング基礎6
  
  Pandas入門4: 分散、共分散、相関、回帰(Regression)
  
  
• (9),(10) 2014/10/30(2,3コマ):データマイニング基礎7
  
  Pandas入門5: 回帰(Regression), 時系列データの操作(Pythonによるデータ分析入門 10章　時系列データ)
  
  
• (11),(12) 2014/11/06(2,3コマ):データマイニング基礎8
  
  Pandas入門6: 時系列データの操作2: 再サンプリングと頻度変換,時系列のプロット,移動する窓関数
  
  　 NikkeiReadWithPandas.ipynbをダウンロードする
  
  
• (13),(14) 2014/11/13(2,3コマ): プロットと可視化: matplotlib(Pythonによるデータ分析入門 8章)
  
  
• (15),(16) 2014/11/20(2,3コマ): 応用: movie lens dataset 1Million ratings, text files, others (Pythonによるデータ分析入門 2章, 6章)
  
  
• (17),(18) 2014/11/27(2,3コマ): 応用: movie lens dataset 100k ratings, text files, others （黒河）
  
  
• (19),(20) 2014/12/4(2,3コマ): 応用: movie lens dataset 100k ratings, text files, others, recommendation systems（小野寺、森谷）
• (21),(22) 2014/12/11(2,3コマ): 応用: recommendation systems in guidetodatamining chap2, chap3（TAs）
  
  
• (23),(24) 2014/12/18(2,3コマ): 応用: recommendation systems in guidetodatamining chap2, chap3（TAs）, scikit-learn
  25 Movies Dataset
  
• (25),(26) 2015/1/8(2,3コマ): 応用: recommendation systems in guidetodatamining chap2（晴山、上野）
  25 Movies Dataset
  
• (27),(28) 2015/1/15(2,3コマ): 応用: 確率モデル、ベイズ分類器、scikit-learn（黒河、吉田、佐々木、TA）
  25 Movies Dataset
  
• (29),(30) 2015/1/22(2,3コマ): 応用: PandasのDataFrameから行列の操作, Matrix Factorization（小野寺、森谷）
  

  Resources