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SUMMARY:データサイエンス講習会Part1
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/62913
 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【データサ
 イエンス講習会Part1】\n【内容】\n今回の講習会の内容
 は、大まかに、R言語入門、Rを用いたデータの可視化
 基礎、全変数での同時可視化、Rでの多変量解析の軽い
 実行の解説を行います。本講義Part1からPart6までありま
 すが、その一番入門的なPart1です。\n\n【日時】2017年8
 月6日(日)9時半－12時半\n【会場】\nLabCafe\n東京都文京区
 本郷4-1-3 明和本郷ビル7F\nhttp://lab-cafe.net/page/access\n(本
 郷交番向かいの、ラーメン屋さんが1Fに入っているビ
 ルです。)\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\
 n\n以下イベント詳細となります。\n【タイムライン】\n
 09:15-           開場\n09:30-09:35 各参加者の自己紹介と知り
 たい分野の口頭発表(一言) \n09:35-10:30 Rプログラミング
 入門\n10:30-10:40 休憩\n10:40-11:30 データ可視化基礎\n11:30-1
 1:40 休憩\n11:40-12:20 高度な可視化\n12:20-12:30 質疑応答\n12
 :30-          解散\n※あくまでこのタイムラインは目安で
 す。\n※初めに各参加者の興味分野と今回参加したモ
 チベーションを一人ひとりお聞きします。その内容に
 よって各話題のボリュームを調整しようと思います。\
 n\n【Part1の内容詳細】\nーRプログラミング入門ー\nR紹
 介とhead関数とhelp関数\nRでの計算とデータ構造\nデータ
 型と要約関数\nRの比較演算子\nデータフレームの扱い
 方\nディレクトリ移動とデータの入出力\nRパッケージ
 関連\nfor文による繰り返し処理\nsample関数によるサンプ
 リング\n\nーRによる可視化基礎ー\n質的変数の可視化\n
 量的変数の可視化\n散布図行列\nstars関数による可視化\
 nparcoord関数による可視化\nrglパッケージによる三次元
 の可視化\ntabplotパッケージによる可視化\n\nーRによる
 高度な可視化ー\nggplot2パッケージによる一次元の量的
 変数の可視化\nggplot2パッケージによる二次元の量的変
 数の可視化\nggplot2パッケージによる一次元の質的変数
 の可視化\nggplot2パッケージによる二次元の質的変数の
 可視化\nggplot2パッケージによる質的変数と量的変数の
 可視化\n散布図行列の発展\n平行座標プロットの発展版
 \n階層構造があるデータの可視化\n\n【Part1の特徴】\nデ
 ータの可視化のうち、層別化と、全変数の可視化を体
 系立ててしっかり教えられる人・書籍は現状かなり少
 なく、その部分の資料作成にかなりの時間を割いたの
 で、特にデータの可視化に特徴があるコースです。\n\n
 【対象者層】\n・データの集計・データ可視化・解析
 ができるようになりたい方。\n・Rでのデータ解析の初
 歩を学びたい方\n・機械学習に興味はあるがどこから
 勉強を始めてよいかわからない方\n・実際に自分の手
 で一通りデータ解析ができるようになりたい方\n\n【R
 とは？】\n　オープンソースで無償である高機能な統
 計ソフト。世界中のRユーザが開発したRプログラム(パ
 ッケージ)がCRAN(The Comprehensive R Archive Network)というネッ
 トワークにより提供されています。プログラミング初
 心者でも扱いやすく、Referenceが充実しています。Excel
 と比べデータ可視化のツールのレパートリーが圧倒的
 に豊富です。R言語によりプログラムを記述します。\n\
 n【参加方法】\nDoorkeeperでご登録ください。\n\n【参加
 費】\n学生・ポスドク　無料(受付にて学生証または身
 分証をご提示ください)\n社会人3000円(Part1を以前受講な
 された方は無料です。受講日とお名前を受付でお申し
 付けください) \n（当日受付にてお支払ください。お釣
 りのないようにお願いします。Doorkeeperの価格表示は社
 会人用です。学生の方は当日学生証を受付にてご提示
 くだされば無料です。またUdemyの動画(https://www.udemy.com/
 r-data-visualization/)をご購入いただいた方も無料です。ご
 購入記録を受付にてご提示ください。）\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(RStudioではあり
 ません)。\nhttps://cran.r-project.org/\nのDownload R 3.4.1 for Windo
 ws (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
 .4.1 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【Ma
 cの方】\nMac OSX(10.6以上推奨)\nR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-pr
 oject.org/\nDownload R for (Mac) OS Xをクリック、R-3.4.1pkg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【Linuxの方】\nhttps://cran.r-project.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・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【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【お願い】\n当日、一部
 でネット環境を必要とします。会場のWi-Fi回線は混み
 あうことが予想されますので，お持ちの方はモバイル
 ルーターなどをご持参ください(こちらでも用意してい
 ます)。\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\n201
 6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【お問い合わせ先
 】\nmachine.learning.r@gmail.com\n\n【主催】\n実践的機械学習
 勉強会
LOCATION:LabCafe 東京都文京区本郷4-1-3 明和本郷ビル7F
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