BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【第5回】みんなで学ぼう！Pythonによるデータ サイエンス【オンライン】統計検定編ポアソン分布 X-WR-CALNAME:【第5回】みんなで学ぼう！Pythonによるデータ サイエンス【オンライン】統計検定編ポアソン分布 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:805471@techplay.jp SUMMARY:【第5回】みんなで学ぼう！Pythonによるデータサイ エンス【オンライン】統計検定編ポアソン分布 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20210121T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20210121T110000 DTSTAMP:20260406T105555Z CREATED:20210117T141444Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/80547 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n今回の内容\ n目指せ統計検定2級合格！\n【日時】2021年1月21日 10:00-1 1:00（時間帯変わりました）\n【内容】ポアソン分布\n ベルヌーイ試行、二項分布からポアソン分布へのつな がりを理解しましょう。\nその後、統計検定2級の例題 を解きます。\n私たちについて\n新潟大学ビッグデータ アクティベーション研究センターに所属する学生の集 まりです。主にPyhonを使ってデータサイエンスの勉強 会を行ってきました。2020年12月から勉強会を公開して います。\n詳細はこちら。\n勉強会の内容\n「Pythonを使 ったデータサイエンス」を勉強します。\nPythonと銘打 っていますが、単に統計学のみを学ぶ回もあります。 これまでPythonでの機械学習を主に学んできており、ロ ジスティック回帰、決定木、k最近傍法、ナイーブベイ ズ、ディープラーニングなどは学習済みです。\nただ し「コードで書ける」というだけで、その数学的・統 計学的な背景知識が不足しているため、最近はやや数 学寄りの内容を多く勉強しています。\n想定する参加 者のレベル\n初学者と中級者の間くらいかと思います 。\n「あるタスクに関して最適な機械学習モデルを探 索したい」や「適切な転移学習を行いたい」というレ ベルの方は、私たちの勉強会では力不足です。\n「t検 定っていつ使うの？」、「ベイズの定理って？」、「 主成分分析ってどういう理屈？」というのが私たちの レベルに近いと思います。\n参加方法\nconnpass上で参加 すると、ZoomのURLが表示されるようになります。\nパス ワードは参加者のみに表示されますので、ご注意くだ さい。\nSlack\n質問等のためにSlackを立ち上げました。\n Slackの招待URLが期限付きであるため、毎回Zoom上でURLを 公開しています。\nGoogle Classroom\nこの勉強会は自学自 習が基本です。課題をGoogle Classroom上で公開しています 。\nこちらもZoom上で招待URLを公開します。\n今後の予 定\n第6回 Pandasで実践データ分析 （主催者の都合で休 みにするかもしれません）\n【日時】2021年1月28日 10:00- 11:00\n【内容】データの揺れ、表記の揺れ、データの補 正、データの整理、集計\n第7回 目指せ統計検定2級合 格！\n【日時】2021年2月4日 10:00-11:00\n【内容】推定量、 確率分布、正規分布、t検定、検定力、カイ二乗検定、 線形重回帰など\nその他注意点\n\n学生主体で勉強会を 開催するため日時がたびたび変更になりますが、ご了 承ください。\n初学者歓迎です。プログラミング環境 のセットアップ等は、私たちのwebサイトを参考にして ください。\n\n各種リンク\n\nBDA学生研究会のTwitter\nBDA 学生研究会のWebサイト\n主催者のTwitter\n主催者のWebサ イト\n新潟大学BDA研究センター\nメール bdarc.common@gmail.c om\n LOCATION:オンライン オンライン URL:https://techplay.jp/event/805471?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR