Scribble Osaka Lab (SOL) | イベント・コワーキングスペース

◯内容

確率・統計というと何やら堅苦しいものをイメージされるかもしれません。
しかしながら、今回の講座ではt検定やp値といった統計学の教科書で一番最初に出てくるようなトピックはあまり詳しくは取り扱いません。

それよりも、数式はあまり使わず、確率・統計の世界がベイズの考え方を取り込みながら如何に発展してきたのか、図を中心に概観していきます。
確率・統計をこれから学ぼうとされる方が、今後学習を進めていく上での直感を得ることを目的とします。

冒頭で、サッカー・J１の得点予測モデルに階層ベイズモデルを当てはめた例をご紹介し、世の中の事象を説明するため、「このモデルでは説明しきれないからこの概念を入れてみよう」といった形で、徐々に発展してきたモデリングの歩みを追いかけていきます。
また、StatsModels、PyMCなどのPythonモジュールでの実装も確認しながらより理解を深めていきます。

◯主に扱うトピック

– 記述・推定統計
– 線形モデル
– 一般線形モデル
– 一般化線形モデル（GLM）
– 一般化線形混合モデル（GLMM）
– GLMのベイズモデル化
– 階層ベイスモデル（GLMMのベイズモデル化）

PythonではEdwardなど確率的プログラミングライブラリの実装も進み、ベイズ統計の考え方は今後さまざまなところで応用例が増えていくものと思われます。 この機会にぜひその勘所を抑えてください。

開催場所は大阪市役所すぐのイベント・コワーキングスペースSOLです。

データサイエンスの分野での基礎学習を進めていきたい方は、ぜひご参加くださいませ。

※なお、内容的に独立しているため、初心者向けシリーズ①〜③を受けていなくてもご参加いただけます。

◯対象者

・Anacondaインストール済みでPython初心者の方
・Pythonでのデータ分析に興味のある方
・今後データサイエンス分野での学習を進めていきたい方
　※ノートPC をご持参ください。（PC環境はWindows7以降、Mac10.9(Mavericks)以降。）

◯日程・定員・参加費

　2018年12月1日（土）13:00〜17:10
　定員：6名（最低催行人数3名）
　参加費：4,500円
　※フリードリンク（コーヒー・緑茶・紅茶）付き

　 ◯プログラム

　　　13:00〜13:10 参加者及び講師自己紹介
　　　13:10〜13:30 確率統計とは？
　　　13:30〜15:30 記述・推定統計
　　　15:40〜17:00 ベイズ統計学
　　　17:00〜17:10 質疑応答

◯担当講師

加藤 知彦 氏（神戸大学大学院 工学研究科 市民工学専攻・博士課程（前期）1回生）

※ プログラム構成や担当講師に当日変更が生じる可能性がございます。

◯人材募集

一緒に教育コンテンツ制作・講師・ティーチングアシスタントをしてくださる仲間を募集！

クラウド、データ処理、機械学習、応用数学、セキュリティ、IoTデバイスなど、ご自身の保有する知識・技術・ノウハウを教えて広く世の中に役立てたい、人に教えることを通じて自分も成長したいという方を随時募集しています。
ご興味がある方は、info@soleildatadojo.comまでお気軽にご連絡ください。