【EX】PythonBeginners沖縄#25 医療データ分析/ベイズEMアルゴリズム

2019/09/23(月)13:30 〜 18:00 開催
ブックマーク

イベント内容

〜イベント説明〜

今回は、オープンデータを活用した医療データ分析と、ベイズEMアルゴリズムについての勉強会を開催します。
今回、イベントタイトルに【EX】を付けさせていただきました。これはエキスパートになりたい人たちが新しいことを始めるためのPythonBeginners沖縄であることを示しております。特に「ベイズEMアルゴリズム」ではある程度の知識を前提とした内容となっておりますのでご了承ください。(わからなくても触れておきたい人ももちろん参加可能ですが、細部についてすべてをフォローする内容にはなりません)

ビッグデータ、オープンデータの活用による医療データ分析

医療のビッグデータを活用した経営改善、医療のオープンデータを活用した医療政策に関する地域医療分析の事例を紹介します。
いずれもBIツール(QlikView、Qlik Sense)で行っています。機械学習なしでもこれだけ出来る!というお話です。
分析でのあるあるネタ、ちょっと生々しい現場ネタも入れてみます。
また医療界のデータ分析の可能性、AIでの活用分野のお話も込み。内容は濃いかもしれません。

登壇者について
國吉徹也 Facebook
琉大病院の経営分析担当で6年従事。データ前処理から分析ツール作成、企画提案、院内コンサル、沖縄県内の地域医療分析までミクロ・マクロの分析をしている。
BIツールをゴリゴリ使った分析で県内外で講演、講義の講師も経験あり。
JDLA G検定2018#2取得、認定登録 医業経営コンサルタント。
現在、Python猛勉強中。趣味:NBA(アメリカのプロバスケットリーグ)、パズドラ、クラブミュージック

※注意:本発表はストリーミング配信及びその後のビデオ配信は行いません。ご了承ください

EMアルゴリズム

最近興味があって勉強しているベイズ統計について、EMアルゴリズムの紹介をしたいと思います。
EMアルゴリズムとは (Wikipediaより抜粋)
EMアルゴリズム(英: expectation–maximization algorithm、EM法)や期待値最大化法(きたいちさいだいかほう)とは、統計学において、確率モデルのパラメータを最尤推定する手法の一つであり、観測不可能な潜在変数に確率モデルが依存する場合に用いられる。その一般性の高さから、機械学習、音声認識、因子分析など、広汎な応用がある。

登壇者について
鈴木康元 Facebook Twitter
(株)Hugkun Data 代表取締役 / (株)Hugkunお世話ナイザー
業務としては主にソフトウェアエンジニア / マネジメント / 学生エンジニアの育成をしています。
開発歴: ゲーム開発/WEB開発/ネイティブアプリ開発/データ分析等。
コミュニティ活動: PythonBeginners沖縄オーガナイザー / PyCon九州沖縄開催実行委員

時間 内容 スピーカー
13:00 開場
13:30-13:40 オープニング
13:40-13:50 自己紹介 全員
13:50-14:00 LT1
14:00-14:10 LT2
14:10-14:20 LT3
14:20-14:35 休憩
14:35-15:20 ビッグデータ、オープンデータの活用による医療データ分析 國吉
15:20-15:35 休憩
15:35-16:20 ベイズEMアルゴリズム 鈴木
16:20-16:35 休憩
16:35-17:35 フリータイム(もくもくしたり質問したり話し合う時間) 鈴木
17:35-17:45 感想タイム
17:45-17:50 アンケート
17:50-17:55 クロージング
17:55-18:00 参加費徴収および閉場
18:00-21:00 懇親会(希望者のみ)

〜懇親会〜

勉強会の後に懇親会も開催します!
都合のつく方は一緒に飲みながら親睦を深めましょう。
お申し込みは以下のconnpassからお申し込みください。
https://python-beginners-okinawa.connpass.com/event/147720/

LT希望者募集

LTしたい方を募集しております。一応、ひとり持ち時間10分としていますが、電光石火で1分とかでも構いません。 お気軽にご参加ください。

初心者の方へ

初学者の方でも参加可能ですが、理解度を深めるにはpandas,numpyの初歩的な知識があるとさらに良いです。
PythonBeginners沖縄 #18 のヒストグラムのサンプルコード
(1) midori_bon1.ipynb
(2) ヒストグラムについての参考情報.html


(1)ではiris_datasetを読み込んでヒストグラムで可視化してnumpyで合計値・平均値等を算出しています。
(2)ではcsvの読み込みを行って、(1)同様に可視化を行っています。
この程度の予備知識があれば、より理解を進めるには十分でしょう。

キャンセルポリシー

参加枠の数が限られています。参加可能な方に参加枠を事前に確保するためにも、以下のキャンセルポリシーをご一読の上で申し込みお願い致します。

  • 参加枠を確保しているにも関わらず連絡なく不参加の方は、次回以降の参加をお断りさせて頂くことがあります。
  • 止むを得ない理由なく当日キャンセルをされた方は、次回以降の参加をお断りさせて頂くことがあります。

連絡先・相談先

PythonBeginners沖縄・助け合い所 (Facebookグループ)
PythonBeginners沖縄・slack

〜社会人有料化について(長文のため興味のある方のみお読みください)〜

どうして有料化するのか?
PythonBeginners沖縄はもともとPyData.Okinawa参加者の中から「自分たちで勉強しよう!」という有志者同士で集まって始まった勉強会のため、もくもく会が中心で会費も徴収しておりませんでした。

しかし勉強会発足から2年が過ぎ、参加者のレベルが向上してきたことで近頃はもくもく会中心の形式をやめ、講師役が先導役となって一緒に勉強しようというスタイルに変化してきております。その影響でもくもく会以外の受講者は20名までと限定させて頂いたのですが、その結果のPythonBeginners沖縄 #17では24時間で枠が埋まるという事態になってしまいました。

講師役が増えれば枠を増やすことも可能ですが、勉強会までの準備の大変さ等からそれもまた難しく、参加料を徴収して出来る限り本気の人に絞る方向で調整することに致しました。
参加者の皆様には何卒ご理解頂けますと幸いです。

無料対象者
以上の理由のため、講師役/発表役/LT登壇者/オーガナイザーについては無料とさせていただきます。
オーガナイザーは現在10名のチーム制で運営しておりますが、各会ごとに数多くの役割を分担しており、オーガナイザーの中から講師を立候補いただくことも多いため、無料の対象とさせていだきます。
また、興味のある人により情報が届きやすくなるよう、勉強会をブログに書いていただいた方は次回無料としております。(書いていただいたブログをPythonBeginners相談所、もしくはslackのrandomチャンネルに共有いただければ無料と致します)
また、学生さんはこれまで通り無料とします。

運営資金の活用法について
・ステッカー/Tシャツ/会場費等の会の運営に必要な経費
(飲み代ではない)

・登壇者を遠方からお呼びする際の遠方支援費
※PyData.Okinawaとの合同勉強会では、遠方支援費はPyData.Okinawaに全額負担していただいておりました。PyData.Okinawaにはありがたい気持ちですが、PythonBeginners沖縄の有料化に伴い、せめて今後の登壇者については半額でも負担できるようにしたいと考えております。

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。