【中止】初めての方でもわかるPythonによる統計解析ハンズオンセミナー＜座学1：ハンズオン3の実践型セミナー＞

～ソースコード／CSVファイル配布：実際にやってみよう～

Pythonをハンズオンで実施し統計解析の基本的な考え方や手法を
初心者にもわかりやすく解説します。
講座終了後にお手元のPC上ですぐにでも業務に活用できることを目標とします。

ステップ１＞Pythonによる記述統計
　　　　　　・データを整理してわかりやすく伝えよう
　　　　　　　　【要約統計量】【平均値、中央値、標準偏差】
　　　　　　・データを視覚化してわかりやすく伝えよう
　　　　　　　　【散布図、ヒストグラム】

ステップ２＞Pythonによる推測統計
　　　　　　・統計解析における確率と統計的推測
　　　　　　　　【データの確率的変動】【正規分布の特徴】【母集団と標本】
　　　　　　・大きな集団を推定しよう
　　　　　　　　【標本の無作為抽出】【母平均の推定】
　　　　　　・差があることを証明しよう
　　　　　　　　【仮説検定】【t-検定】【カイ２乗検定】【分散分析】

ステップ3＞Pythonを用いた線形モデルによる予測
　　　　　　【直線的予測】【説明変数が複数ある場合の予測】【２値の予測】

＜事前にGoogleで「Anaconda」を検索し、「Anaconda Individual Edition」のインストールをお願いします。
また、弊社HPのマイページよりソースコード／CSVファイルのダウンロードをお願いします。＞
※ソースコード／CSVファイルのダウンロードは、開催1週間前よりアップロード予定です。

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セミナー講師

セミナー受講料

定価：55,000円（オンライン受講価格：39,600円）

＜セミナー主催者のメルマガ登録をされる場合＞
特別割引価格：
１名：52,250円（オンライン受講価格：37,620円）
２名：55,000円（１名分無料：１名あたり27,500円）
３名以上のお申込みの場合、１名につき27,500円で追加受講できます。

受講について

Zoom配信の受講方法・接続確認

• 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信となります。PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
• 申込み受理の連絡メールに、視聴用URLに関する連絡事項を記載しております。
• 事前に「Zoom」のインストール(または、ブラウザから参加)可能か、接続可能か等をご確認ください。
• セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
• セミナー中、講師へのご質問が可能です。
• 以下のテストミーティングより接続とマイク/スピーカーの出力・入力を事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
  ≫ テストミーティングはこちら

アーカイブ配信の受講方法・視聴環境確認

• 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
• 会場での録画終了後から営業日で10日以内を目安に視聴開始のご案内をお知らせします。
• S&T会員マイページ（無料）にログインいただき、ご視聴ください。
• 視聴期間は営業日で10日間です。ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
• セミナーに関する質問に限り、後日に講師にメールで質問可能です。
  （テキストに講師の連絡先が掲載されている場合のみ）
• 動画視聴・インターネット環境をご確認ください
  以下の視聴環境および視聴テストを事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
  セキュリティの設定や、動作環境によってはご視聴いただけない場合がございます。
  ≫ 視聴環境　　≫ 視聴テスト【ストリーミング（HLS）を確認】

配布資料

• PDFテキスト(印刷可)
• ソースコード／CSVファイル

Live配信受講者特典のご案内

• Live(Zoom)配信受講者には、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。聞き逃しや振り返り学習に活用ください。

セミナー趣旨

＜主催者より＞
皆様待望のPythonによる統計解析ハンズオンセミナーが実現しました。今回のセミナーでは、データサイエンスや機械学習などの学習を目的として一般的に使われるツールやライブラリが既にインストール済みの状態で提供され、すぐに利用を開始できるAnancondaを利用します。セミナー受講後に参加者のPC上ですぐに業務に活用できるよう、統計解析の基本的な考え方や手法を初心者にも丁寧にわかりやすく解説します。この機会をご活用ください。

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、Pythonをハンズオンで実施し統計解析の基本的な考え方や手法を初心者にもわかりやすく解説します。講座終了後にお手元のPC上ですぐにでも業務に活用できることを目標とします。

■事前にGoogleでAnacondaを検索し、Anaconda Individual Editionのインストールをお願いします。
　また、事前にソースコード/CSVファイルのダウンロードをお願いします。
※ソースコード/CSVファイルのダウンロードは、開催日の1週間前を目安に弊社HPのマイページよりダウンロード可能となります。

セミナープログラム

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. ．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
   6. ．Pythonでは最低これだけは覚えよう【Pythonの初歩】
      ａ．簡単プログラミング【演算、変数、条件分岐など】
      ｂ．基本モジュールとそのインポート【numpyの使い方】
      ｃ．データを読み込もう【pandasの使い方】
2. Pythonによる記述統計
   1. ．データを整理してわかりやすく伝えよう
      ａ．データを要約する【要約統計量】
      ｂ．いろいろな要約統計量【平均値、中央値、標準偏差】
      ｃ．要約統計量をPythonで計算する【pandasとnumpy】
   2. ．データを視覚化してわかりやすく伝えよう
      ａ．データを視覚化する【散布図、ヒストグラム】
      ｂ．視覚化をPythonで行う【matplotlibとseaborn】
3. Pythonによる推測統計
   1. ．統計解析における確率と統計的推測
      ａ．確率の基本を理解しよう【データの確率的変動】
      ｂ．測定値は正規分布をする【正規分布の特徴】
      ｃ．統計的推測【母集団と標本】
   2. ．大きな集団を推定しよう
      ａ．母集団を推定する【標本の無作為抽出】
      ｂ．標準誤差を理解しよう【母平均の推定】
      ｃ．９５％信頼区間を理解しよう【母平均の推定】
      ｄ．Pythonを使って９５％信頼区間を計算しよう
   3. ．差があることを証明しよう【仮説検定】
      ａ．仮説検定における仮説の設定
      ｂ．２群の平均値の差からp値を求める【t-検定】
      ｃ．２群の有効率の差からp値を求める【カイ２乗検定】
      ｄ．多群の群間差からp値を求める【分散分析】
      ｅ．Pythonを使って仮説検定を行ってみよう【numpy】
4. Pythonを用いた線形モデルによる予測
   1. ．直線回帰分析【直線的予測】
   2. ．重回帰分析【説明変数が複数ある場合の予測】
   3. ．ロジスティック回帰分析【２値の予測】
   4. ．Pythonでモデルによる予測をやってみよう
5. おわりに

 □質疑応答□