このサイトではJavaScriptを使用しています。ブラウザの設定でJavaScriptを有効にしてからお使いください。 【オンデマンド:tdo2023060201】Pythonによるデータ分析超入門 [講習会詳細] | テックデザイン
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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

 

【視聴期間】

 お申込みから4週間(何度でも視聴できます)

【動画時間】

 165分

【配 信】

 当社Webサイト(こちらから動作確認をお願いします)

【受講料金】

 1アカウント22,000円(税込)

【テキスト】

 PDFデータの配布(ダウンロード)

【講座ID】

 tdo2023060201

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。








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