12月19日(月)19時-22時 データ解析講習会Part3@本郷LabCafe

イベント内容

【12月19日(月)19時-22時 データ解析講習会Part3@本郷LabCafe】
【内容】
・基礎統計(平均・分散・標準偏差・標準誤差・分散分析・t検定など、多変量解析や機械学習をやる上で登場する統計っぽいものの寄せ集め)
・線形モデルと一般化線形モデル(ロジスティック回帰・ポアソン回帰など)
・Rを用いた状態空間モデル
・Pythonを用いた機械学習入門

【目的】
・統計の基礎を知る。
・線形モデル(重回帰)と一般化線形モデル(ロジスティック回帰・ポアソン回帰)をしっかり理解し使えるようにする。
・時系列解析の上位モデルとしての状態空間モデルを知る。
・Rで計算が終わらないとき、Pythonを用いた機械学習もできるようにする。

【日時】2016年12月19日(月)19:00-22:00

【会場】
LabCafe
東京都文京区本郷4-1-3 明和本郷ビル7F
http://lab-cafe.net/page/access
(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。)
東京メトロ 丸ノ内線「本郷三丁目」 徒歩3分
都営大江戸線「本郷三丁目」     徒歩3分

以下イベント詳細となります。

【タイムライン】
18:40- 開場
19:00-19:05 各参加者の自己紹介と知りたい分野の口頭発表(一言)
19:05-20:00 統計入門・線形モデル・一般化線形モデル
20:00-20:10 休憩
20:10-20:30 状態空間モデル
20:35-21:00 Pythonでの機械学習入門1(Pandas,Matplotlibなど)
21:00-21:10 休憩
21:10-21:50 Pythonでの機械学習入門2(Scikitlearnなど)
22:00- 解散
※あくまでこのタイムラインは目安です。
※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や量を調整しようと思います。

【注意点】
・基本的にPart1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とは?】
 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。

【参加方法】
Doorkeeperでご登録ください。
https://0f1304e65103e294f80c0307ba.doorkeeper.jp/events/55425

【定員】
10名

【参加費】
学生 無料(受付にて学生証をお見せください)
社会人3000円(お釣りのないようにお願いします。以前Part3の講義を受けた方は無料。お名前と受講日を受付にてお申し付けください。)

【当日の持ち物・必要なPCのスペック・必要なソフトウェア】
※ご自身のノートPCを必ずお持ちください。

【Windowsの方】
Windows 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)
1, 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)。
https://cran.r-project.org/
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。
2, Anaconda 4.2.0をダウンロード・インストールお願いします。(Python 3.5 version 64bit)
https://www.continuum.io/downloads

【Macの方】
Mac OSX(10.6以上推奨)
1, 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)。
https://cran.r-project.org/
Download 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。
XQuartz(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。
https://www.xquartz.org/
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。
※Windows環境とMac環境両方お持ちの場合は、Windowsを推奨します。
(※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)
2,Pythonでの機械学習環境構築のために、Anacondaをダウンロード・インストールお願いします。 (Python 3.5 version 64bit(CommandLineがわからなければGraphical Installerで))
https://www.continuum.io/downloads

【Linuxの方】
1, https://cran.r-project.org/
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。
2, Pythonでの機械学習環境構築のために、Anacondaをダウンロード・インストールお願いします。 (Python 3.5 version 64bit)
https://www.continuum.io/downloads

・無線LAN搭載
・HDD空き容量2GB以上
・メモリ4GB以上

【開発環境設定】
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。
※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。

※ご自身のノートPCを必ずお持ちください。
【お願い】
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)。

【講師紹介】
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)
2014年3月東京大学理学部生物学科卒業
2016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

【お問い合わせ先】
machine.learning.r@gmail.com

【主催】
東京大学機械学習勉強会

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