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SUMMARY:PyData.Tokyo Tutorial & Hackathon #1
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/35396
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nPyData.Tokyoに
 ついて\n企業・スタートアップ・学会等の各方面で活
 躍しているPythonistaの皆さんが、データ分析・機械学習
 関連のトピックについて深く議論、交流するためのコ
 ミュニティです。「Python+Dataを通じて、世界のPyDataエ
 クスパートと繋がれるコミュニティを作る」ことを目
 標としています。\nこちらのグループでメンバーを募
 集しています。\nPyData.Tokyo Tutorial & Hackathon #1\nPyData.Tokyo
 では毎月開催している中上級者向けの勉強会に加え、
 初心者の育成を目的としたチュートリアルイベントを
 開催します。今回のイベントでは下記の項目にフォー
 カスします。\n\nデータの読み込み\nデータの前処理・
 整形\n集計・統計解析\nデータの可視化\n機械学習を使
 った分類モデルの生成\nモデル分類結果の検証\n\nこの
 チュートリアルでは実際のデータを使ったコーディン
 グを行うことで実践力をつけることを目的とします。
 扱う事例はタイタニックの乗客データを使った生存者
 推定モデルの生成です（このKaggleのデータを使います
 ）。乗客の年齢、性別その他の情報を機械学習アルゴ
 リズムに学習させることで、初心者でも80％に近い精
 度で生存者を当てることができるようになります。\n
 また中上級者の方々には、更に進んだ手法を使ってハ
 ッカソン形式で結果を競い、知見の共有とディスカッ
 ションを通してお互いの技術を高めて頂く場をご用意
 します。\n当日はデータサイエンティストが技術を競
 うKaggleへの参加方法をご紹介します。皆さんで結果を
 投稿し、高得点を競いましょう！\n参加をご検討の方
 へ（対象レベル）\nこのイベントでは2つのレベルの参
 加者を募集します。\n初心者： 主にチュートリアルへ
 のご参加\nPythonの基本的な文法を習得しており、ライ
 ブラリを使った開発の経験はあるが、データ分析関連
 のツールはまだ使ったことがない方。または初歩的な
 データ分析の経験はあるが、機械学習ライブラリの使
 用経験はない方。\n中上級者： 主にハッカソンへのご
 参加\n既にPythonでのデータ分析を行ったことが有り、
 機械学習ライブラリ（scikit-learn等）の使い方が分かる
 方。\n事前準備\n\n\n今回はチュートリアル、ハッカソ
 ン形式のイベントのため、データ分析環境が設定済の
 パソコンの持参をお願い致します。データ分析環境に
 ついては、以下のページに説明を記載しておりますの
 で、参考にして下さい。チュートリアルに参加される
 初心者の方は環境を簡単に作成できるAnacondaの利用を
 お勧めします。\nhttps://pydata.tokyo/news/pydata.tokyo-tutorial-ha
 ckathon-1\n※推奨するPythonのバージョンはPython3.4です。Py
 thon2.7系に慣れている方は2.7系をご利用頂いても構いま
 せんが、チュートリアルの対象となるのは3.4系の文法
 です。\n\n\n機械学習のコンペティションサイト「Kaggle
 」を使用しますので、アカウントの作成をお願いしま
 す。\nhttps://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted\n※ハッカソ
 ンに参加される方は、データと簡単なチュートリアル
 がありますので、事前に目を通しておくことをお勧め
 します。\n\n\nアジェンダ\n\n\n\n時間\n内容\n対象\n\n\n\n\n
 10:30 - 11:00\n開場 & 受付\n\n\n\n11:00 - 11:15\n「PyData.Tokyoに
 ついて」\nシバタ アキラ (スピーカー)\n\n\n11:15 - 12:00\n
 自己紹介(30秒/1人) ＆ ランチ\n全員\n\n\n12:00 - 14:00\nチュ
 ートリアル1 & ハッカソン\n池内 孝啓 (講師)\n\n\n14:00 - 1
 5:00\nコーヒーブレイク & ディスカッション\n全員\n\n\n15
 :00 - 17:00\nチュートリアル2  & ハッカソン\n田中 秀樹 (
 講師)\n\n\n17:00 - 18:00\nハッカソン\n全員\n\n\n18:00 - 19:45\n
 懇親会 & 成果発表会\n全員\n\n\n\n※参加費はランチ、コ
 ーヒーブレイク、懇親会の飲食代です。\nテーマと使
 用するデータ\nテーマ： タイタニックの乗客データを
 使った生存者の推定モデルの生成\n内容： タイタニッ
 クの乗客データを見ると、生存者は男性より女性の方
 が多いといった傾向が見られます。今回は乗客の名前
 、年齢、性別、乗船クラスなどの情報から、機械学習
 を使って生存者を推定するモデルを作成して頂きます
 。機械学習のコンペティションサイト「Kaggle」にデー
 タと簡単なチュートリアルがありますので、事前に目
 を通しておくことをお勧めします。\nタイタニックの
 乗客データ： Titanic: Machine Learning from Disaster\n※データ
 のダウンロードには、Kaggleのアカウントが必要です。\
 n使用予定ライブラリ： \n\nNumpy\nSciPy\nPandas\nscikit-learn\nm
 atplotlib\n\nチュートリアル1 概要\n\n\n\n時間\n内容\n講師\
 n\n\n\n\n12:00 - 14:00\nチュートリアル1\n池内 孝啓\n\n\n\n\n
 データの読み込み\nデータの前処理・整形\n集計・統計
 解析\nデータの可視化\n\nチュートリアル2 概要\n\n\n\n時
 間\n内容\n講師\n\n\n\n\n15:00 - 17:00\nチュートリアル2\n田
 中 秀樹\n\n\n\n\n機械学習を使った分類モデルの生成\nモ
 デル分類結果の検証\n\nスピーカー & 講師紹介\nシバタ
 アキラ (@punkphysicist)\nPyDataTokyoオーガナイザー、白ヤギ
 コーポレーションCEO。ニュースアプリ「カメリオ」を
 提供。サイエンスとビジネスをつなげるアントレプレ
 ナー。物理学博士。NYU研究員時代にデータサイエンテ
 ィストとして加速器データの統計モデル構築を行い「
 神の素粒子」ヒッグスボゾン発見に貢献。その後ボス
 トン・コンサルティング・グループではTMTやヘルスケ
 アでのコンサルティング業務に加え戦略インスティチ
 ュート研究員として企業戦略の定量化の研究を行った
 。\n\n池内 孝啓 (@iktakahiro)\nPyDataTokyoオーガナイザー、
 株式会社ALBERT 執行役員。2012年4月より、部門再編に伴
 い受託開発、自社サービス開発の責任者を務め、商品
 力の強化と開発部門の技術力の底上げに注力。2014年1
 月、執行役員、システム開発・コンサルティング部 部
 長に就任。PyCon JPでチュートリアル講師を務めるなど
 、Pythonコミュニティの発展のため精力的に活動中。\n\n
 田中 秀樹 (@atelierhide)\nPyDataTokyoオーガナイザー。シリ
 コンバレーでPython×Dataの魅力に出会う。帰国後、ディ
 ープラーニングに興味を持ち、PyCon JP 2014に登壇したこ
 とがきっかけとなりPyData.Tokyoをスタート。カメラレン
 ズの光学設計エンジニアをする傍ら、画像認識を用い
 た火星および太陽系惑星表面の構造物探索を行うMarsfac
 e Project（@marsfaceproject）に参加。\n会場\n\n株式会社デン
 ソーアイティーラボラトリさん(地図)のセミナースペ
 ースをお借りして開催します。\n渋谷クロスタワーの
 エレベータで28Fまでお越しください。\n飲食物の持込
 みは可能です。\n電源の数が限られているため、電源
 タップ持参のご協力をお願いします。\n使用人数によ
 ってはWi-Fiが不安定になる可能性があります。モバイ
 ルWi-Fiルーターをお持ちの方はそちらを使用頂けると
 幸いです。\n\n参加費\n3000円\nランチ、コーヒーブレイ
 ク、懇親会の飲食代として頂いておりますので準備を
 お願い致します。参加者同士の交流を重視しているた
 め、懇親会への参加は必須とさせて頂いております。
 どうしても懇親会に参加できない方も、参加費として
 お支払いお願い致します。\n懇親会(成果発表会)\n19:00
 から同会場で懇親会及び成果発表会を行います。\n成
 果発表は、ハッカソンの成果や行き詰まったところな
 どを共有する時間として、希望される方は自由に発表
 してください。濃いディスカッションをしましょう！\
 nご質問・ご相談\nこの勉強会に関するご質問等は@PyData
 Tokyoまでお願い致します。
LOCATION:デンソーアイティーラボラトリ 東京都渋谷区渋
 谷2-15−1 (渋谷クロスタワー28F)
URL:https://techplay.jp/event/353964?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
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