Pythonデータ分析入門

概要

Pythonでデータ分析を行いたいという方を対象に、データ分析入門講座をハンズオン形式で行います。講座のゴールはデータをPython上で自在に操作出来るようになることです。

また、こちらの講座は、機械学習を始めるための足がかりになる講座でもあります。機械学習に必須な前処理の方法を学べるので、機械学習をやりたいという方にも非常におすすめです。受講後は、Pythonによる機械学習入門に進んでいたくと機械学習の入門も果たせます。

※当講座はPythonの基本的な文法を理解している方を対象としています。文法に自身のない方は、Python入門講座も合わせて受講することでスムーズな理解が可能です。
※講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧め致します。

講座を通じて得られること

・Python上でデータを自在に操作するテクニック
・機械学習を始めるための準備
・データ分析ライブラリpandasの使い方

講座一覧のフローチャート

どの講座から受講したら良いのかわからないというような方は、下記のフローチャートを参考にしていただければと思います。

内容

・csvデータの読み込み
・データの確認
・データから必要情報の抽出
・新たな列の作成
・並び替え
・データの取り出し（高度）
・データの集計
・演習問題
・データの結合
・欠損値処理
・データの置き換え
・ダミー変数の利用
・学習用データとテスト用データの作成
・演習問題

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

事前準備

Python3のインストールをお願いいたします。
また、以下のパッケージを当講座では利用しますので、当日までに動作確認をお願いいたします。
・pandas
・sklearn

※講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧め致します。

こんな人にオススメ

・これから機械学習を始めたい方（文法に自信のない方はPython入門講座の受講後に当講座の受講をお勧め致します。）
・最短ルートでデータ分析入門をしたい方

講師

崔 一鳴
全人類がわかる統計学の管理人。大学にて統計学を専攻。サイトではPython、R、仮説検定、統計の基礎の記事を中心に担当。現在は、PythonやRを使い、都内の私立大学医学部で統計解析の助手やDSコンペへの参加などの活動をしている。また東京工業大学大学院にて自然言語処理の研究にも従事。

落合達也
東京理科大学大学院に所属。専門は数理統計学で、分割表示解析における罰則項を用いた最適なモデル選択の研究を行なっている。また、ヘルスケア企業で試験データを用いた解析のサポートとアドバイスを行った経験がある。

持ち物

・Python3の実行環境と必要ライブラリ（pandas,sklearn）をインストール済みのPC

※インストールでお困りの方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応致します。
※講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧め致します。

参加費

前払い
2500円

※前払いの方でキャンセルされる場合は、開催日の3日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。

二回目の参加の方
無料

※当講座は二回目のご参加に関しては無料で受け付けております。一回受けたが、途中参加だったために深い理解が出来なかった、もう一度受けて理解を深めたいという要望にお応えするためのものです。是非ご利用ください。

※2回目の参加は一度同じ講座に出席された方に限定します。

領収書について

前払いの方
決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとなります。また、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけます。（当社より重複しての領収書発行は行えません)

会場

東京都台東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階

アクセス
秋葉原駅より徒歩5分
JR線をご利用の方は昭和通り改札、東京メトロ日比谷線をご利用の方は1番出口が最も近くなっております。

受付・入場時間

開始の15分前から

※なるべく5分前までにお入りください。
※途中参加も可能です。

お問い合わせ

イベントに関するお問い合わせはinfo@to-kei.netまでご連絡ください。

注意事項

・リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。
・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください。
・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。

全人類がわかる統計学とは

統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管理している団体です。統計学とその関連分野について、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。