#### 資料

**学ぶこと**

* Pythonで取り扱いやすいデータに変換や加工を行う方法
* 表形式データの加工
* データの評価方法
* 地理空間情報データ

**ダウンロード**
* [Google Colabファイルとデータ](./files/download.zip)
    * **Googleドライブにアップロードする時の注意点**
        * ダウンロードされる「download.zip」は圧縮ファイルです
        * 下記の手順でパソコン上で解凍してGoogleドライブにアップロードしてください
            1. パソコンにダウンロードした「download.zip」ファイルは圧縮ファイルです。
            2. 「download.zip」をパソコン上で解凍してください
                - Windowsの場合、右マウスメニュー「すべてを展開」を選択して解凍します
            3. 「download.zip」が解凍されると「download」というフォルダが作成されます
            4. 「download」の下にある「python_dataanalysis」フォルダーをGoogleドライブの「マイフォルダー」にアップロードしてください

**目次**

* [第1章 データ加工概論](./pdf/02_03_01_dataanalysis_r0.pdf)
    - データ加工の概論を説明する
* [第2章 データの種類と読み込み](./pdf/02_03_02_dataanalysis_r0.pdf)
    - 各種データ形式の取り扱い方
    - Google Colab: 02-read-data
* [第3章 表形式データの加工](./pdf/02_03_03_dataanalysis_r0.pdf)
    - 表形式のデータの加工方法
    - Google Colab: 03-table-data
* [第5章 データの評価](./pdf/02_03_05_dataanalysis_r0.pdf)
    - データの評価方法を解説
    - Google Colab: 05-evaluation
* [第8章 画像データの処理](./pdf/02_03_08_dataanalysis_r0.pdf)
    - 画像を数値データとして扱うことで大量に効率よく処理する方法
    - Google Colab: 08-image-data
* [第10章 地理空間データの処理](./pdf/02_03_10_dataanalysis_r0.pdf)
    - 地理空間データの処理や可視化方法
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* 第4章 NumPyと数値データ
    - NumPyで数値を扱うためのデータ型、多次元配列の構造
* 第6章 時系列データの処理
    - 時系列データの処理方法を解説
* 第7章 テキスト情報の処理
    - 文書データやテキストが含まれた表形式データの処理方法 
* 第9章 グラフデータの処理
    - グラフ構造のデータを処理する方法を解説
* 第11章 データ加工のための線形代数
    - データ分析に必要な線形代数の解説と、主成分分析の仕組み
-->

**補助資料**
* グルーピング
    - [【polars】groupby：グルーピング【データフレーム処理】](https://datasciencemore.com/polars-groupby/)
* [GeoDjangoではじめる地理空間情報](https://homata.gitbook.io/geodjango)