データサイエンススクール26･27

Python によるデータ分析: 農業データの活用の実際

日本における農業は生産人口の減少や自給率の低下などの問題を抱えており、ICT技術による生産の効率化が求められている。そのためには、日々の生育環境の分析をすることで、適切な栽培管理を行うことが重要である。
本講義では、プログラミング言語Pythonを用いて、圃場（ほじょう）の時系列データの分析手法を紹介する。講義はハンズオン形式で、実際に手を動かすことに重きを置き、得られた結果に対する議論も行う。

日時: 2019年8月29日(木) 10:30-18:00，8月30日(金) 10:30-18:00
会場: 京都大学 吉田南構内 メディアセンター南館301号室
講師: 株式会社セラク DX本部データサイエンス事業部 金井 伸也 氏, 島﨑 信二 氏
定員: 50名
詳細はこちら(http://ds.k.kyoto-u.ac.jp/school/s26/)

実施内容

• 1日目
  • ガイダンス
  • Pythonによるデータ分析ライブラリ講義(NumPy, pandas, Matplotlib)
• 2日目
  • データ分析デモ解説
  • データ分析演習
  • 分析結果発表

対象
本学学部学生・大学院生・研究者、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム、 データ関連人材育成関西地区コンソーシアム、HeKKSaGOn参画の大学の学生・研究者

履修要件

• Googleアカウントの取得を必須とする。
• プログラミング(言語は問わない)の入門程度の知識があることが望ましい。