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今年の「かわいい」
mikiokubo.github.io
はじめに 作者のページ My HP 世の中には例題を読ませるだけの教育が氾濫しているが、本当にできるようになるためには、練習が欠かせない。ここでは、Pythonを用いたデータアナリティクスを本当に自分でできるようになるための、練習問題を集めた。 できれば解答をコピペするのではなく、自分の力で考え、自分で試行錯誤をし、自分で書いてみることを勧める。 Python基礎 (1) Python基礎 (2) Python基礎 (3) Jupyter入門 Jupyerでのデバッグのやり方 数値計算モジュール NumPy データ解析モジュール Pandas 可視化モジュールmatplotlib 可視化モジュール plotly データを可視化するための方法 (Plotly Express) 科学技術計算モジュールSciPy statsmodelsを用いた統計分析 scikit-learn を用いた機械学習
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する. 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする. 以下,デモビデオ: 注意 基本的には,コードも公開するが, github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない(予約はしているが, 保証はない). プロジェクトに参加したい人は,以下の技量が必要(github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
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