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≫

【提携セミナー】

主催：サイエンス＆テクノロジー株式会社

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。

【Live配信受講者 限定特典のご案内】
当日ご参加いただいたLive(Zoom)配信受講者限定で、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。
オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。

セミナー趣旨

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。

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。

担当講師

(株)メドインフォ 代表取締役　医学博士　嵜山 陽二郎　氏

【専門】医療統計学、薬物動態学、データマイニング、機械学習、医療経済学、臨床研究・疫学研究
【執筆など】
薬効薬理非線形モデリング
（Sakiyama Y.et al. Nippon Yakurigaku Zasshi 2008, 132: 199-206.）
機械学習による薬物動態予測
（Sakiyama Y.et al. Expert Opinion of Drug Metabolism and Toxicology, 2009, 5: 149-169.）
【簡単な経歴】
1993　　　　東京大学医学系研究科博士課程　終了
1993-2014　 製薬企業(ファイザー(株)、グラクソスミスクライン(株)など)にて統計解析実務および社員教育に従事
2015-　　　 株式会社メドインフォ設立　代表取締役

セミナープログラム（予定）

＜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。

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□

＜※同講師による関連セミナーご案内※＞
『Pythonを使って理解する線形代数の基礎と機械学習への応用』

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

配布資料

• PDFテキスト(印刷可)
  ※PDFテキストはマイページよりダウンロードいただきます。(開催の営業日2日前よりダウンロード可)
• ソースコード／CSVファイル
  ※開催日の1週間前からマイページよりダウンロードいただけます。

オンライン配信のご案内

※【Live配信（zoom使用）対応セミナー】についてはこちらをご参照ください

※【WEBセミナー：アーカイブ受講対応セミナー】についてはこちらをご参照ください

備考

※講義中の録音・録画はご遠慮ください。

お申し込み方法

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