Pythonは汎用性がありシステム上にシームレスに実装できるというメリットがあるため、統計解析における活用がますます期待されております。本講座では、統計解析の基本的な考え方や手法をPythonを通じて初心者にもわかりやすく解説します。

Pythonによるデータ分析 超入門

講師：株式会社メドインフォ 代表取締役 医学博士 嵜山 陽二郎 氏

経歴： 1993年 東京大学医学系研究科博士課程修了。医学博士。複数の製薬メーカーで非臨床/臨床試験の計画～解析の業務に従事。また、社内で100回を超える統計解析の授業を実施し、臨床統計学・看護研究における統計学の教育にも携わる。製薬メーカーに勤める傍ら、2014年株式会社メドインフォを設立。医療統計学、医療英語翻訳、医薬品関連情報の提供、コンサルティング業務のサービスを提供している。WEBサイト：「医療統計学は超簡単！（http://iyakustat.info/）」を運営中。

＜本講座での習得事項＞
✓ Pythonの基礎
✓ 統計解析の基礎
✓ Pythonによる機械学習の基礎

＜プログラム＞
１．なぜ今統計解析にPythonか
　　（１）．統計解析が重要視される背景【データ分析】
　　（２）．統計解析ソフトの選択肢の増大【統計ソフトの現状】
　　（３）．プログラミング言語の多様化とPythonの位置づけ
　　（４）．PythonとRの違い【両者の特徴】
　　（５）．オブジェクト指向
　　（６）．Pythonを使うために【PC環境の構築】
　　　　　ａ．ANACONDAのインストール
　　　　　ｂ．Jupyter Notebookを使う

２．Pythonのプログラミング基礎
　　（１）．簡単プログラミング【演算、変数、条件分岐など】
　　（２）．基本モジュールとそのインポート【numpyの使い方】
　　（３）．データを読み込もう【pandasの使い方】

３．Pythonによるベクトル・行列の計算
　　（１）．Pythonによるベクトルの計算
　　（２）．Pythonによる行列の計算
　　（３）．Pythonで連立方程式を解く

４．Pythonによる統計解析の基礎
　　（１）． 平均と標準偏差の計算【pandas/numpy】
　　（２）．パーセント値の計算 【pandas/numpy】
　　（３）．散布図【pandas/matplotlib】
　　（４）．ヒストグラム【pandas/matplotlib】
　　（５）．推定【95％信頼区間】
　　（６）．検定【t検定、カイ2乗検定】
　　（７）． 回帰【直線回帰分析】

５．Pythonによる機械学習の基礎
　　（１）．分類【サポーとベクターマシン】

６．おわりに

＜講義概要＞

　Pythonはシンプルで読みやすい言語で、面倒なコンパイルを行う必要がなく、結果を逐次確認しながら実行でき、初心者でも理解しやすく、しかも多目的に適用可能なため、現在最も人気のある言語の１つとなっています。 このPythonは統計解析にも向いた言語であり、簡単な記述統計量の計算から複雑なモデルによる予測、きれいなグラフ表示に至るまで、簡単なコードで実現することができます。
　統計を扱う言語というとＲが有名ですが、Ｒは他の言語で作られたアプリケーションとデータを行き来させる必要があるのに対し、Pythonは汎用性がありシステム上にシームレスに実装できるというメリットがあるため、統計解析における活用がますます期待されております。
　本講座では、統計解析の基本的な考え方や手法をPythonを通じて初心者にもわかりやすく解説し、講座終了後にお手元のＰＣ上ですぐにでも実行・活用できることを目標とします。