【全2回】【中級者以上向け】Pythonで学ぶ最尤法・一般化線形モデルの概論 #1

最小二乗法、相関分析、回帰分析などはなんとなくわかっているけど、より高度な
分析を行いたい方向けに企画させていただきました。
上記は簡単なビジネスレベルの分析を行う際には便利ですが、もう少し体裁の整った
レポーティングをしたいなとなった際は一般化線形モデルを始めとする高度な理論に
ついても知っておくと良いです。

とはいえ、いきなりがっつり理論をやるとしんどいため導入も兼ねてPythonで
コードを動かすことでイメージがつきやすい構成とできればと考えています。
これを機に高度な分析ができるようになりましょう！

・最小二乗法、回帰分析などについての簡単な復習ができます
・最尤法の概要について理解できます
・一般化線形モデルの概要について理解できます
・Pythonを用いて理論的な話をプログラムに落としていく手順について知れます

・11/11（日）、11/18（日）
受付：12:50〜13:00
講義：13:00〜15:30

※
途中切りの良いところで5分10分の休憩を設けます

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

・回帰分析、最小二乗法の復習
・確率分布と指数型分布族
・指数型分布族の具体例（ポアソン分布、正規分布、2項分布 etc）
・最尤法と対数尤度
・一般化線形モデル概論
・最小二乗法は正規分布を仮定した上で最尤法を解いた場合である
・一般化線形モデルの具体例
・Pythonを用いた演習

※内容は若干変更となる場合があります

・単純な回帰分析、重回帰分析よりさらに高度な分析を行いたい方
・ある程度理論的に体裁の整ったレポーティングを行う必要がある方
・一般化線形モデルについて興味がある方

※ 事前知識に自信のない方は個別指導もできますので、気軽にご相談いただけたらと思います。
（個別指導については単価の兼ね合いもあるため、講師は別でご紹介になる可能性が高いです）

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は7年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
数学科・物理学科出身や大手企業や学術機関の専門職が参加する勉強会を多数主催し、情報交換や
アドバイザリーを行なっている。

・ノートとペン
・ノートPC
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、Windowsよりもmacの方が環境構築が楽なのでオススメです。

上記記載の通りです。
割引に関しましては、女性の少ない業界なので女性の参加者の割引と、懐事情を鑑みて25歳以下の
参加者への割引をさせていただければと思います。

JupyterからNumPy、Pandas、matplotlib、scikit-learnなどのライブラリを利用できるように
してきてください。（Anacondaを入れてきていただく形でも大丈夫です）
インストールがわからない方は、別途ご相談いただければ対応致します。

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
（領収証発行の際は法人枠でのお申込みをお願いいたします）