☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆

Pythonによる科学技術計算　
～確率・統計・機械学習～

　S210201KW

☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して行います☆☆☆

開催日時：2021年2月1日（月） 10:30-16:30　

受 講 料：お1人様受講の場合　47,000円[税別]／1名

　　　　　1口でお申込の場合　 57,000円[税別]／1口（3名まで受講可能）

　石井一夫　氏　

　　　　久留米大学　バイオ統計センター　
　　　　准教授

　　
　　■ご略歴：
　　　　1987年　静岡薬科大学　薬学部　製薬学科卒業
　　　　1989年　静岡薬科大学大学院　薬学研究科　修士課程修了
　　　　1995年　徳島大学大学院　医学研究科　博士課程修了
　　　　1997年　東京大学　医科学研究所　ヒトゲノム解析センター　リサーチアソシエート
　　　　1998年　理化学研究所　ゲノム科学総合研究センター　研究員
　　　　2000年　フランス国立遺伝子多型解析センター(CNG)研究員
　　　　2010年　米国ノースウエスタン大学　Feinberg医学部　バイオインフォマティクススペシャリスト
　　　　2011年　東京農工大学　農学府農学部　特任教授
　　　　2017年6月より　久留米大学　バイオ統計センター　准教授

　　■ご専門分野：
　　　　ビッグデータ分析、計算機統計学、データマイニング、数理モデリング、機械学習、人工知能。

　　　　2015年度　情報処理学会　優秀教育賞受賞。
　　　　2019年度　情報処理学会　シニア会員。
　　　　2020年　　株式会社エヌ・ティー・エス学術顧問。
　　　　　　　　　　日本技術士会フェロー、APECエンジニア、IPEA国際エンジニア。

　　■はじめに：
　　　　　Pythonは、科学技術計算や統計、機械学習に関するライブラリーが豊富で、
　　　　データ分析では主流の言語として使われている。
　　　　　本セミナーでは、これら関連ライブラリ最新の仕様、使用法を紹介し、
　　　　Pythonによるデータ分析の最新動向を概観し、データ分析を自在にできるように
　　　　なることを目指す。

　

　　　1.　プログラミング言語Pythonの導入と概要
　　　2.　数値計算ライブラリ -Numpy
　　　3.　科学計算ライブラリ -Scipy
　　　4.　データ処理用ライブラリ -Pandas
　　　5.　データ処理インタフェース -IPython
　　　6.　描画ソフト -Matplotlib
　　　7.　描画ソフト -Seaborn
　　　8.　数式処理ライブラリ -SymPy
　　　9.　データ処理の高速化 -PyPy, Numba
　　10.　機械学習ライブラリ -Scikit-learn
　　11.　深層学習ライブラリ -TensorFlow
　　12.　深層学習ライブラリ -PyTorch
　　13.　データ分析事例 (画像処理、自然言語処理、統計モデリング)