☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆
S210311KW
☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して行います☆☆☆
開催日時：2021年3月11日（木） 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）
■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：
ビッグデータにおいては、大量のデータを処理するためにデータ分析の高速化が
不可欠である。RやPythonでは、非常に多くの科学技術計算、統計解析、機械学習
ライブラリを有し、データ分析では主流の言語として使われている。
しかし、計算速度が遅いことから、その活用には限界がある場合がある。近年、
データ処理の高速化を図るためにJIT(実行時)コンパイラという技術を導入した
高速ブログラミング言語としてJuliaが注目されている。
本セミナーでは、RやPythonによるデータ分析を学びたい人にも対応している。
1. 次世代データサイエンス言語Julia
1.1. R/Python/Juliaのデータ分析環境の構築
1.2. データ型
1.3. 関数
1.4. 統計
1.5. グラフィックス
1.6. 機械学習.
1.7. Cとの連携
1.8. PythonやRとの連携
1.9. データ分析の高速化
2. R・Python・Juliaの比較
R・Python・Juliaのプログラミング仕様比較
3. 各種言語とのベンチマーク比較
C、Java、R、Python、Julia、Go、Rustなどのプログラミング言語による性能比較評価
