【オンライン】Pythonで学ぶ確率モデル入門
2020/05/30(土)13:30
〜
15:30
開催
ブックマーク
参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
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5/29までに支払いが確認できる方
|
先着順 |
3,000円
現金支払い
|
1人 / 定員3人 |
5/30以降に支払いをされる方
|
先着順 |
4,000円
現金支払い
|
0人 / 定員1人 |
イベント内容
内容概要
確率モデルの取り扱い(推測統計学や確率モデリング)に関連した本は、数多く出版されるようになりました。
また、学校や職場においても、統計に触れる機会は増えてきました。
しかし、そのような中「結局よくわからない・・・」と感じる方は多いかもしれません。
わかりにくくなってしまう一因としては、確率変数や確率分布の基礎知識が必要であることが挙げられます。
ここに初心者にとっての数学的な敷居の高さや、確率のイメージが捉え難さがあるように感じます。
そこで、本セミナーは確率モデルの取り扱いに入門するための第一歩として、
Pythonを交えた解説を行うことで、確率変数・確率分布の概念ついて理解を深めることを目指します。
また、イベントの後半ではハンズオンの時間を設けます。
Pythonを使って実際のデータ(sklearn.dataset)の可視化をすることで、
確率モデルを身近に感じられるようになります。
※本イベントはオンライン開催となります。
以下に記載する開催方法と費用に関する事項を、必ずお読みください。
また、5/23(土)に開催したイベントと同じ内容です
開催日程
5/30(土)
13:30~15:30
アジェンダ
・試行
・標本空間と事象
・確率変数
・確率分布 + Pythonの例
離散確率分布
連続確率分布
・ハンズオン
確率分布やデータの可視化
対象者
・統計を勉強し始めた方
・確率・統計の数学的敷居が高いと思う方
・コーディングしながらデータサイエンスを勉強したい方
・統計モデルを考えるモチベーションや、確率変数・確率分布の概念ついて理解したい方
当日のお持物
・PC(実際にPCで分析を行っていただく形になります。)
・Python 3 環境 (Anaconda もしくはGoogleColabの環境で大丈夫です)
開催方法
Zoom のオンラインミーティングで行います。
このため、Zoom アカウントを用意してください。
支払いが確認できた方に、ミーティングのIDを送信します。
費用
・3,000円 (5/29までに支払いが確認できる場合)
・4,000円 (5/30以降の支払いの場合)
※領収書発行の際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします
※決済は下記より該当金額の購入と決済ページへその旨の連絡をお願いします。
(ご連絡の際はこのページのリンクを貼っていただけると確認がスムーズなので嬉しいです)
https://lib-arts.booth.pm/items/1806756
↓上記で購入不可の方(支払い済みとなってしまう方)は下記での対応をお願いいたします。
https://lib-arts.booth.pm/items/1766110
※ キャンセルにつきましては返金はできませんが、金額分のテキストの送付または、1か月以内の
別講座への参加が可能です。
↓テキストは下記より選ぶことができます。
https://lib-arts.booth.pm/items/1912668
定員
3名(他の媒体でも募集していますので、当日参加者を反映しません。)
事前準備
自信がない方は、以下にざっと目を通してください。
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/stats_scratch3
予習としてはこちらがあります
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/stats_scratch1
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/stats_scratch2
講師プロフィール
nepia27
プログラミングが好きな情報系の大学院生です。
企業でPythonでのデータ分析を行った経験もあります。
ご参加にあたってのお願い
無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に
迷惑なので基本的に行わないようにお願いします。
体調不良などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、イベントへの
お問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加を
お断りさせていただきますので、その点だけ予めご了承ください。
(7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでの
ご連絡をいただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います)
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