BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:12月25日午後の部13:30-16:30データサイエンスの 講習会Part6@LabCafe X-WR-CALNAME:12月25日午後の部13:30-16:30データサイエンスの 講習会Part6@LabCafe X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:609317@techplay.jp SUMMARY:12月25日午後の部13:30-16:30データサイエンスの講習 会Part6@LabCafe DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20161225T133000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20161225T163000 DTSTAMP:20260410T235139Z CREATED:20161222T160016Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/60931 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【12月25日午 後の部13:30-16:30データサイエンスの講習会Part6@LabCafe】\ n【概要】\n今まで、扱ってこなかった、データハンド リング、欠損値への対応方法、計算の高速化、不均衡 データへの対応と、Ensembling(Bagging\, Boosting\, Stacking(今 回は2項分類と多項分類))を扱います。\n【詳細】\n・大 きなデータを扱うための、readr\,dplyr\,tidyr\,reshape2\,data.t ableパッケージ(HadleyWickham氏作)を用いたデータ操作。\n ・欠損値への対応\n・並列化による計算の高速化\n・Ens embling(bagging\,boosting\,stacking)\n\n【タイムライン】\n13:15- 開場\n13:15-13:20 資料配布と各自自己紹介\n13:20-13:2 5 Hadley Wickham氏紹介(5分)\n13:25-14:00 データハンドリング 系1(35分)\n14:00-14:10 休憩\n14:10-14:30 データハンドリング 系2(20分)\n14:30-15:00 欠損値処理系(30分)\n15:00-15:30 Ensenbli ng入門(Bagging\, Boosting\, Stacking)(30分)\n15:30-15:40 休憩\n15:40 -16:10 Stacking、 高速化、AWS関連、モデル保存方法(30分)\n 16:10-16:20 POSデータ集計・解析例紹介(10分)\n16:20-16:30 質 疑応答\n16:30- 解散\n【会場】\nLabCafe @本郷\n東 京都文京区本郷4-1-3 明和本郷ビル7F\n(本郷交番向かい の、ラーメン屋「本郷家」さんが1Fに入っているビル 。)\n東京メトロ 丸ノ内線「本郷三丁目」　徒歩３分\n 都営大江戸線「本郷三丁目」　　　　 徒歩３分\nhttp:// lab-cafe.net/page/access\n【日時】\n2016年12月25日13:30－16:30\n\ n【お申込み方法】\nDoorkeeperよりお願いします。\n【料 金】\n学生無料(学生の方は受付で学生証をお見せくだ さい)\n社会人3000円(お釣りのないようにご協力よろし くお願いします。以前Part6を行こうなされた方は無料 です。受付にてお名前と受講日をお申し付けください 。)\n\n【当日の持ち物・必要なPCのスペック・必要なソ フトウェア】\n※ご自身のノートPCを必ずお持ちくださ い。\n【Windowsの方】\nWindows 7以上を推奨　(Xquartzのダウ ンロードは不要。Rだけダウンロードインストールお願 いします)\nRを事前にダウンロードしてきてください(RS tudioではありません)。\nhttps://cran.r-project.org/\nのDownload R 3.3.2 for Windows (62 megabytes\, 32/64 bit)をクリックして、イ ンストールを進めてください。(Download R for Windowsをク リック、baseの文章内のinstall R for the first timeをクリッ ク、Download R 3.3.2 for Windows (70 megabytes\, 32/64 bit)をクリッ クしてダウンロードののち、インストールを行ってく ださい。\n\n【Macの方】\nMac OSX(10.6以上推奨)\n Rを事前 にダウンロードしてきてください(RStudioではありませ ん)。\nhttps://cran.r-project.org/\nDownload R for (Mac) OS Xをクリ ック、R-3.3.2.pkgをクリックするとダウンロードできま す。そののちにインストールしてください。\nXQuartz(Mac のみ)が入っていない方いましたら、ダウンロードを事 前に行ってください。\nhttps://www.xquartz.org/\nダウンロー ド後、ユーティリティの中にあるx11をダブルクリック してからRをで、コードをご使用ください。\n※Windows環 境とMac環境両方お持ちの場合は、Windowsを推奨します。 \n(※当日のパソコン貸し出しは行いません。もし動作 がうまくいかない場合、講義を聞くだけになります。 その旨ご了承いただける方のみご参加ください。RはOS だけでなく各マシンの種類・設定によっても一部動作 しない場合がありますが、それをご理解いただける方 のみご参加ください)\n\n【Linuxの方】\n https://cran.r-projec t.org/\nから、Download R for Linuxをクリック、その後、各々 の環境に沿ってダウンロードインストールを行ってく ださい。\n\n・無線LAN搭載\n・HDD空き容量2GB以上\n・メ モリ4GB以上\n\n【開発環境設定】\n当日の運営を円滑に 行うため、環境設定はできるだけご自身で事前に行っ てください。\n※RとRパッケージのダウンロード・イン ストールで生じたマシンのすべての不具合に関して運 営側は責任を負いかねます。\n\n【今までの講習会の内 容】\nPart1: 機械学習入門とデータ可視化\nPart2: 機械学 習の実践と時系列データ解析入門\nPart3: 統計、状態空 間モデル、一般化線形モデル、Pythonでの機械学習入門 　\nPart4: Rのデータセットを用いた、データ可視化と解 析演習\nPart5: Caretパッケージ紹介、パラメータチュー ニング、XgboostでのKaggle参加\nPart6: データハンドリング 、欠損値への対応方法、計算の高速化、不均衡データ への対応、Ensembling\n\n【お問い合わせ】\nmachine.learning.r @gmail.com\n\n【講師紹介】\n鈴木瑞人（東京大学大学院新 領域創成科学研究科　メディカル情報生命専攻　博士 課程1年）\n2014年3月東京大学理学部生物学科卒業\n2016 年3月東京大学大学院新領域創成科学研究科　メディカ ル情報生命専攻　修士課程卒業\n\n【主催】\n東京大学 機械学習勉強会\nhttp://www.machine-learning-r.com/ LOCATION:LabCafe 東京都文京区本郷4-1-3 明和本郷ビル7F URL:https://techplay.jp/event/609317?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR