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SUMMARY:Pythonで学ぶ統計学入門【東京大学出版】第1回
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/81584
 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nMath & Codingと
 は\n数学とプログラミングのスキルを向上したい方が
 集い学び合う場です。 またそのために必要な数学も取
 り上げていきます。 難しい概念や技術も、シンプルな
 例で確認したりメンバーが対話することで本質的な理
 解を得られると考えます。 本グループは、そのような
 ことができるようなコミュニティとなることを目指し
 ます。\n◆groupページ\nhttps://www.facebook.com/groups/28400448543
 9214/\n◆過去のイベント スクラムサインのコミュニテ
 ィーページ\nhttps://scrumsign.com/community/\n統計学入門につ
 いて\n東京大学出版の「統計学入門（基礎統計学Ⅰ）
 」は統計学のテキストとして名著と名高い本です。\n
 参考サイトもあります。ご活用ください。\nhttp://qmss-ma
 tsubara.sakura.ne.jp/qmss/related/stat02.htm\nこのテキストの内容
 をPythonで再現しながら確率・統計の基本を学んでいき
 ます。\n1年半で約30回の開催を予定していますが、進
 捗によっては前後します。\n内容・進め方\n確率と統計
 を基本的なところから勉強していきます。理論的な背
 景を学んでいくことはもちろんですが、それだけでは
 なく理論を適応できるような具体例を発見していくこ
 とで、確率・統計をより身近なもとして実感できるよ
 うな内容を目指しています。\nまた、Pythonを使いなが
 らデータ処理やグラフの描画などの基本的な内容も学
 習していきます。主にpandas・numpy・plotlyを使います。
 勉強会でつかう教材は開始前にメールで配布する予定
 です。\n参加者がそれぞれ疑問に思ったところを全員
 で考えて答えを導いていきながら、どんな小さな疑問
 や気づきでも共有できるように進めていきます。参加
 者の方はテキストの予習をして疑問点を整理してもら
 った方が議論に参加しやすく理解も深まると思います
 。\nテキストの練習問題にはテータの解釈や考察を議
 論する問題がありますので、それらを題材にして参加
 者の皆さんで議論することも予定しています。\n第1回
 の内容\n統計学入門の第1章の内容をもとに進めます。
 ただ、1章の内容は用語の紹介や統計学の大まかな流れ
 の解説になっているので、練習問題を中心に議論して
 いく予定です。\n統計のウソをテーマに関する話題を
 いいくつか集めていますので、参加者の方々で考察し
 てもらいたいと考えています。\n準備\nこちらのZoomと
 いうオンラインミーティングのアプリを利用します。\
 n開始前までにインストールしてください。\nhttps://zoom.
 us/jp-jp/meetings.html\n開始時刻までに勉強会に参加可能なU
 RLをconnpass登録メールアドレスにお送りします。  \n以
 下用意いただくと便利です。\nホワイトボード共有\nhtt
 ps://products.office.com/ja-jp/microsoft-whiteboard/digital-whiteboard-ap
 p\nタブレット推奨ですが複数画面で立ち上げて閲覧さ
 れることをお勧めします。\nこちらもconnpass登録メール
 アドレスに参加可能なアドレスをお送りします。  \n前
 提知識\n高校数学（場合の数・確率・微積分）\n微積分
 学（偏微分・広義積分）\nPythonの基本文法・pandas・numpy
 ・plotly\n対象者\n独りでは解決できないところがある方
 \n確率・統計を基本からしっかり理解したい方\nそれら
 の内容をデータ分析業務に活かしたい方\nPythonのデー
 タ処理の基礎を学びたい方\nテキストに準じて記述統
 計、確率・確率分布、標本分布、推定と検定、回帰分
 析を扱います。  \n予定\n第1、3の土曜日の午前中に行
 います。Math & Codingの他のイベントとかぶらないように
 実施する予定です。\n1年半で約30回の開催を予定して
 います。\n※本勉強会は二回目以降、有料（500円）開
 催予定になります。資料作成代などに当てさせていた
 だきます。
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