2020/12/09(水)19:00 〜 21:00

【オンライン・オフライン併催】『つくりながら学ぶ！Pythonによる因果分析』読書会#2

現地開催

基本情報

日時: 2020/12/09(水) 19:00〜21:00
開催形式: 現地開催
会場: Scribble Osaka Lab（SOL）
住所: 大阪市北区西天満2丁目5番3号（堂島深川3階）

イベント内容

次回は、第2章の3からスタートします。（第2章の1からの振り返りを入れます。）

開催趣旨

本勉強会では、因果推論・因果探索の手法について理解を深めることを目的とし、下記の本を一章ずつ取り上げていく予定です。事前に予習し、コードを一通り動かしてから参加されることをオススメします。参加者同士の質問・意見交換やディスカッションをメインに進めていく予定です。

『つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析因果推論・因果探索の実践入門』（小川　雄太郎　著, マイナビブックス, 2020年6月）

※ 書籍はご自身で入手のうえ、ご参加ください。

参加対象者

Pythonによる因果分析の理解・実装力を高め、業務や研究に活用した社会人・学生・研究者の方
Pythonの基礎的な文法やJupter Notebook、Google Colaboratoryの基本的な使い方を習得されている方

会場・参加費

◯会場
Scribble Osaka Lab（大阪メトロ御堂筋線「淀屋橋」駅1番出口より徒歩4分）
　大阪市北区西天満二丁目5番3号　堂島深川ビル3階

◯参加費

会場参加：900円
（※コワーキングスペースの2h分の利用料です。フリードリンク（コーヒー・紅茶・緑茶等）付です。）
オンライン参加：無料
(※オンライン参加の方には、事前にzoomの招待リンクをお送りします。)

勉強会の進め方

その日に取り扱う章を前もって各自ご自身で読み進めておいてください。
勉強会では、皆で書籍の内容を確認しながら、必要に応じてGoogle Colaboratory等で実際にコードを動かしていきます。
ポイントごとに立ち止まって疑問点をぶつけ合い、意見交換し、理解を深めていければと思います。

※ 一人が資料準備してきて一方的にレクチャーする形式ではなく、参加者同士インタラクティブにディスカッションしながら進めていきます。

書籍の内容紹介

（参照：https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=115805）

以下、上記URLの内容紹介から抜粋

「『つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析因果推論・因果探索の実践入門』

ビジネスで実践できるデータ分析力をマスター！
ビジネス現場ではデータ活用の重要性がますます高まっています。データに基づいた経営施策の実施とその効果検証のためには、一般的な統計指標（平均、標準偏差、相関）だけでなく「因果」にまで分析を広げる必要があります。
本書は因果分析の重要な2つの領域である「因果推論」および「因果探索」について、実際にプログラムを実装しながら学ぶ書籍です。因果推論や因果探索を学びたいビジネスパーソンや、初学者の方を対象としています。

・因果推論とは「テレビCM放映で、商品購入量がどれくらい増えたのか？」「研修の実施で、社員スキルがどの程度向上したのか？」など、なんらかの施策を実施した際に、その施策の効果を推定する手法です。
・因果探索とは「生活習慣と疾病の調査」「働き方改革に伴う社員調査」など、アンケート調査等で収集した各項目間の因果関係を明らかにする試みです。

本書は「因果推論、因果探索とはどのようなものか」「因果推論、因果探索を実施するには、具体的にどうしたら良いのか・分析プログラムをどう実装したら良いのか」「因果推論、因果探索が、どのように機械学習やディープラーニングと結びついているのか」が理解・習得できる内容となっています。

プログラミング言語Python、実行環境Google Colaboratory、機械学習ライブラリscikit-learn、PyTorchで実際に手を動かしながら実装し、習得していきます。

データに基づいた経営・ビジネスを実践するうえでスタンダードな手法となる因果分析をマスターしよう。

Part 1：因果推論
第1章相関と因果の違いを理解しよう
第2章因果効果の種類を把握しよう
第3章グラフ表現とバックドア基準を理解しよう
第4章因果推定を実装しよう
第5章機械学習を用いた因果推論
Part 2：因果探索
第6章 LiNGAMの実装
第7章ベイジアンネットワークの実装
第8章ディープラーニングを用いた因果探索
」

新型コロナウィルス感染拡大対策について

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