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SUMMARY:データサイエンス講習会Part4
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/62913
 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【データサ
 イエンス講習会Part4】\n【内容】\n・R言語での解析にな
 ります。\n・Part1で学習した高度な可視化を用いて探索
 的データ解析を行います。\n・Part1では扱わなかった、
 探索的データ解析に必要な知識(データ変換・欠損値対
 応)を扱います。\n・Kaggleのいくつかのデータを用いて
 可視化中心の探索的データ解析を行います。\n\n【目的
 】\n・Part1の知識を定着させる。\n・dplyrパッケージとgg
 plot2パッケージを使いこなせるようにする。\n・探索的
 データ解析の流れを学ぶ。\n\n【日時】2017年8月6日(日)1
 3:30－16:30\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\n【タイムライン】\n13:15- 開場
 \n13:30-13:35 各参加者の自己紹介と知りたい分野の口頭
 発表(一言) \n13:35-14:05 データ変換(dplyrパッケージ)\n14:05
 -14:45 欠損値の可視化と対応方法\n14:45-14:55 休憩\n14:55-15
 :15 Human Resource Analysis\n15:15-15:35 Kobe Bryant選手のデータ解
 析\n15:35-15:55 Speed Dating Experiment\n15:55-16:05 休憩\n16:05-16:10
  McDonald’s Menu Data Analysis\n16:10-16:30 Point Of Sales Data Analysi
 s\n16:30- 解散\n※あくまでこのタイムラインは目安です
 。\n\n【Part4詳細】\nーデータ変換技術ー\nfilter関数によ
 る行の抽出\nselect関数による列の抽出\nmutate関数による
 列の作成\ngroup_by関数とsummarize関数\nパイプ演算子\n\nー
 欠損値の対応ー\n欠損値の集計と可視化\n欠損値の対応
 1(リストワイズ法)\n欠損値の対応2(ペアワイズ法・完全
 情報最尤推定法)\n欠損値の対応3(miceパッケージでの代
 入法)\n欠損値の対応4(miceパッケージでの代入法)\n\nー
 探索的データ解析ー\n人事データの探索的データ解析\n
 Kobe Bryant選手の探索的データ解析\nSpeed Dating Experiment\nMc
 Donald’s Menu Data Analysis\nPoint Of Sales Data Analysis\n\n【注意
 点】\n・基本的にPart1(できたら2も)を受講なさられた方
 が対象です。基本的なRプログラミングの説明は飛ばし
 がちにます。あと可視化についても同様です。Rを使っ
 たことがない方は、ドットインストール(http://dotinstall.
 com/lessons/basic_r )がおすすめです。\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(T
 he 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。\n\n【参加方法】\nDoor
 keeperでご登録ください。\n\n【定員】\n10名\n\n【参加費
 】\n学生・ポスドク　無料(受付にて学生証・身分証を
 お見せください)\n社会人3000円(お釣りのないようにお
 願いします。以前Part4を受けた方は無料。お名前と受
 講日を受付にてお申し付けください。Udemy(https://www.udem
 y.com/r-data-visualization/)で講座をご購入いただいた方は無
 料です。受付にて購入画面をお見せください。)\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)\n1\, Rを事前にダウンロードしてきてください(RStu
 dioではありません)。\nhttps://cran.r-project.org/\nのDownload R 
 3.4.1 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 3.4.1 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\n【Macの方】\nMac OSX(10.6以上推奨)\n1\, 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-3.4.1.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】\n1\, https://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\n【ハードウェアについて】\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※ご自身のノートPCを必ずお持ちください
 。\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\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【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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