Lecture: HTML Tableから感染死亡率を算出, google sheets ver. 2

I.課題   3つのレベルがあり、クラスによって課題が違います。 アプリケーションは、Google SheetsかPythonかRかExcelかを勧めますが、そのほかどのような表計算アプリケーションを用いてもかまいません。 データは次です。   https://www.worldometers.info/coronavirus/   Level 1   各国の感染死亡率(death/confirmed)を算出し、降順(descending order)に並べなさい。   解答のサンプル     Level 2   …

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Lecture: Pythonで日本の感染者の推移のグラフを作成する, python, covid19dh

授業の課題です。   日本の感染者数の推移のグラフを作成します。作成方法は授業の動画で説明しますが、ここにも簡単に紹介します。   Microsoft Azure Notebooksにアクセスしてください。 右上のSigh inをクリックし、Accountとパスワードを入力し、ログインしてくてください。Accountとパスワードは、Office365と同じです。 画面上方の”My Projecst”をクリックしてください。 画面右の”+New Project”をクリックしてください。 ポップアップのボックスで、適当なタイトルを…

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Lecture: COVID-19のデータを集計, r ver. 2

グラフのidを国名に修正しました。 授業でCOVID−19につて説明するための資料です。   I.データ   COVID-19の包括的な最新データを次で入手できます。RやPythonやJuliaなどによるロード方法も紹介されています。   COVID-19 Data Hub   次のように35の変数があります。   > colnames(x) [1] “id” “date” [3] “tests” “confirmed” [5] “recovered” “deaths” [7] “hosp” “vent” [9] “icu” “popul…

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Lecture: Moodleで教師はどんな情報を持ったのか? ver. 3

I.リモートワークですすむ監視社会   コンピュータを使用することは、すべてが記録されるということです。それを取り出して個人を評価、監視、管理することができるので、その情報をどう使うか、プライバシーをどう守るかをはっきりさせておく必要があります。 コンピュータ時代になって、これまでにもまして、プライバシーは、人間の尊厳、ひいては、人間とは何か、社会とは何かを問う非常に重大あなテーマになりました。   Is your boss spying on you as you work from home?Is your boss spying on you as you work …

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Lecture: MoodleのログのIPアドレスの都市情報を集計, r, rgeolocate

I.何をする   Moodleのコース登録者のIPアドレスはログに記録されます。 IPアドレスの都市情報をRで集計します。 先に、RとPythonを使う方法を紹介しましたが、Rだけで集計できましたので、ここに解説します。   II.Rによる集計   1.使用するライブラリとデータ   IPアドレスの集計には、rgeolocateを使用します。 IPアドレスのデータベースとして、フリーで提供されているMax Mind databesesのcityレベルのデータを使用します。ダウンロードした.mmdbのファイルをrgeolocateのsystemフォルダに保…

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Lecture: IPアドレスを集計, python, r ver. 2

I.IPアドレスについて   MoodleはIPアドレスを取得します。これは特別のことではありません。通常、インターネット上の各サイトは閲覧者のIPアドレスなどの情報を取得しています。 IPアドレスからどのようなことがわかるのか、ログのIPアドレスをどのように集計するかを示します。 また、プライバシー保護の観点からどのような問題があるのかについて考えたいと思います。 IPアドレスは個人情報、例えば、氏名や住所を含まないので、公開されているものです。 IPアドレスに住所情報がありますが、スマートフォンの場合は実際のアクセス地点とは全く異なる場合がほとんどですし、コンピュータで自宅からア…

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Lecture: 受講者の現状

授業のためのページです。 次のデータをJuliaでグラフにし、Inkscapeで加工しました。クリップアートはKritaで作成したものです。   class       受講登録者 Moodle登録 コンピュータ使用率(%) 第1回ノート提出率(%) Bsic_EnglishI_W1 22 100           35          78 BasicEnglishI_F4 29 100           61          70 CommunityWelfare 74 100           59          69 ComputerEnglishI 65 77…

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