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2016/09/25(日) 13:30 開催
東京都 虎ノ門

【9月25日(日)データ解析講習会Part4@虎の門(金沢工業大学大学院)】

基本情報

日 時: 2016/09/25(日) 13:30 〜 17:30
会 場: 金沢工業大学大学院 虎の門キャンパス 13階教室
住 所: 東京都港区愛宕1-3-4 愛宕東洋ビル

イベント内容

【9月25日(日)データ解析講習会Part4@虎の門(金沢工業大学大学院)】
【内容】
Rには、多様な表データが100種類ほどデフォルトで入っています。これらのデータは、コンテスト用のデータとは異なり、前処理があまり必要なく、データ解析の本質をつかむのに適しています。また、表データについては一通りのパターンがそろっています。
それらの集計・可視化・統計処理・解析(多変量解析・機械学習・時系列解析)をどのように行うのかを理解することで、実際にデータが大きくなったときにも、解析の戦略が立てやすくなります。
最近はKaggleなどのコンテストで、解析といったら回帰か分類という風潮がありますが、可視化・データ理解に基づいたデータ解析を目指したいと思います。
※画像解析・テキスト解析は行いません。扱うデータは表データです。
【目的】
・どのような形式のデータに対して、どのような集計・可視化・解析方法を試せばよいのかを示す。
・今までバラバラに覚えていただいた各手法をどのように組み合わせて解析するかお見せする。
・データの概要理解から、解析の目的の立て方の考え方をお見せする。
・試行錯誤の過程をお見せする。
・実際に手を動かして、解析していただく。

【日時】2016年9月25日(日)13:30-17:30

【会場】金沢工業大学大学院 虎の門キャンパス 13階教室
東京都港区愛宕1-3-4 愛宕東洋ビル
http://www.kanazawa-it.ac.jp/tokyo/map.htm
東京メトロ銀座線 虎ノ門駅 徒歩8分
東京メトロ日比谷線 神谷町駅 徒歩8分
都営地下鉄三田線 御成門駅 徒歩8分
以下イベント詳細となります。
【タイムライン】
13:15- 開場
13:15-13:30 各参加者の自己紹介と知りたい分野の口頭発表(一言)
13:30-13:45 解析手順などの導入
13:45-14:30 データ解析実践例1
14:30-14:40 休憩
14:40-14:15演習1とその回答例
14:15-15:15 データ解析実践例2
15:15-15:25 休憩
15:25-15:35 演習2とその回答例
15:35-16:35 データ解析実践例3

16:35-16:45 休憩
16:45-17:15 演習3とその回答例
17:15-17:30 質疑応答
17:30- 解散
※あくまでこのタイムラインは目安です。
※初めに各参加者の興味分野と今回参加したモチベーションを一人ひとりお聞きします。その内容によって各話題のボリュームや量を調整しようと思います。

【注意点】
・基本的にPart1-3を受講なさられた方が対象です。基本的なRプログラミングの説明は飛ばしがちにます。あと可視化についても同様です。以前のレクチャーコースに参加なさっていない方でも参加は可能です。Rでどんなことが出来るかなどの参考になるかもしれません。

【Rとは?】
 オープンソースで無償である高機能な統計ソフト。世界中のRユーザが開発したRプログラム(パッケージ)がCRAN(The Comprehensive R Archive Network)というネットワークにより提供されています。プログラミング初心者でも扱いやすく、Referenceが充実しています。Excelと比べデータ可視化のツールのレパートリーが圧倒的に豊富です。R言語によりプログラムを記述します。

【参加方法】

Doorkeeperでご登録ください。
【定員】
15名
【参加費】
学生 無料(メールにて、お名前・ご所属・今まで参加した講習会(Part1-3もしくは、なし)・ご興味分野、をメール本文にご記入ください(machine.learning.r@gmail.com)。Doorkeeperへのご登録は必要ありません。受付にて学生証をお見せください。)
社会人3000円
(今回は事前支払いという形式としました。キャンセルされた方には、引き落とされた金額から、振り込み手数料を引いた金額を後日払い戻しいたします。)

【当日の持ち物・必要なPCのスペック・必要なソフトウェア】
※ご自身のノートPCを必ずお持ちください。

【Windowsの方】
Windows 7以上を推奨 (Xquartzのダウンロードは不要。Rだけダウンロードインストールお願いします)
Rを事前にダウンロードしてきてください(RStudioではありません)。
https://cran.r-project.org/
のDownload R 3.3.1 for Windows (62 megabytes, 32/64 bit)をクリックして、インストールを進めてください。(Download R for Windowsをクリック、baseの文章内のinstall R for the first timeをクリック、Download R 3.3.1 for Windows (70 megabytes, 32/64 bit)をクリックしてダウンロードののち、インストールを行ってください。
【Macの方】
Mac OSX(10.6以上推奨)
Rを事前にダウンロードしてきてください(RStudioではありません)。
https://cran.r-project.org/
Download R for (Mac) OS Xをクリック、R-3.3.1.pkgをクリックするとダウンロードできます。そののちにインストールしてください。
XQuartz(Macのみ)が入っていない方いましたら、ダウンロードを事前に行ってください。
https://www.xquartz.org/
ダウンロード後、ユーティリティの中にあるx11をダブルクリックしてからRをで、コードをご使用ください。
※XQuartzが入ってない場合、講習会の一部でコードが実行できないことがあることをご了承ください(講習会のごく一部で、GGallyパッケージとrglパッケージです)。
※Windows環境とMac環境両方お持ちの場合は、Windowsを推奨します。
(※当日のパソコン貸し出しは行いません。もし動作がうまくいかない場合、講義を聞くだけになります。その旨ご了承いただける方のみご参加ください。RはOSだけでなく各マシンの種類・設定によっても一部動作しない場合がありますが、それをご理解いただける方のみご参加ください)
【Linuxの方】
https://cran.r-project.org/
から、Download R for Linuxをクリック、その後、各々の環境に沿ってダウンロードインストールを行ってください。
・無線LAN搭載
・HDD空き容量1GB以上
・メモリ3GB以上(メモリ2GB以下だとロードできないパッケージがいくつかあります。)

【開発環境設定】
当日の運営を円滑に行うため、環境設定はできるだけご自身で事前に行ってください。
※RとRパッケージのダウンロード・インストールで生じたマシンのすべての不具合に関して運営側は責任を負いかねます。

【お願い】
当日、一部でネット環境を必要とします。会場のWi-Fi回線は混みあうことが予想されますので,お持ちの方はモバイルルーターなどをご持参ください(こちらでも用意しています)。

【講師紹介】
鈴木瑞人(東京大学大学院新領域創成科学研究科 メディカル情報生命専攻 博士課程1年)
2014年3月東京大学理学部生物学科卒業
2016年3月東京大学大学院新領域創成科学研究科 メディカル情報生命専攻 修士課程卒業

【お問い合わせ先】
machine.learning.r@gmail.com

【主催】
東京大学機械学習勉強会

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