最近データサイエンスやAI開発が流行りですが、なかなか身近な話ではなくイメージが
つきにくいところもあるのではないでしょうか。
理論書を買ってみたは良いけど挫折してしまったという方もいらっしゃると思います。

そこで当シリーズでは身近で理解できる具体的な話題でということで、チョコボール統計
の専門家をお招きし、統計モデリングの真髄についてお話しいただいています。

第二回では第一回で扱いきれなかった演習をベースに進めていければと思います。
前回参加できなかった方は開始前に1時間フォローアップを設けますので、そちらより
ご参加ください。

チョコボール統計のノウハウは決してチョコボールだけにとどまるものではなく、
とても汎用的なものです。
基本的なデータ解析から、ベイズ統計モデリングの基礎までを、ハンズオン形式で解説します。
データサイエンスを志す方にとって必見となるのではと考えています。
ご興味おありの方は是非ともご参加いただけますと嬉しいです！！

アジェンダ
1. 統計モデリングの目的
    1-1. "AI"との関連
    1-2. 統計モデリングすると嬉しいこと
2. 最尤推定ハンズオン
    2-1. データを確認する
    2-2. 最尤推定量の計算
3. ベイズ推定ハンズオン
    3-1. ベイズ推定とは
    3-2. ベイズ推定によるパラメータ推定

3/16(土)
受付：　　 13:20〜13:30
セミナー： 13:30〜15:30
（初回に参加していない方は12:30から補講を行いますので、そちらよりご参加ください）

※
途中5分ほど休憩を設ける予定です。

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

・統計モデリングを実践的に学びたい方
・理論だけでなく実装も学びたい方
・チョコボールについて詳しくなりたい方

学生時代は機械学習(主に強化学習)/統計を専攻。
2006年より今日まで業務として機械学習/統計の研究開発に従事。
大手警備会社の研究所、広告会社を経て、2016年からディープラーニングベンチャーにジョイン。
統計モデリング（ベイズ推論）、時系列解析が得意。

ノートPC
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、Windowsよりもmacの方が環境構築が楽なのでオススメです。

・ Python3
以下、Pythonライブラリ（pipでインストール可能）
・ jupyter
・ matplotlib
・ pandas
・ pymc3
・ seaborn

※ インストール手順についてはわからない方は下記を参考にしていただけたらと思います。
（あくまでわからない方用なので、自前の環境がある方はそちらで大丈夫です。下記手順に沿って
失敗した方はお問い合わせ頂ければ対応しますのでお問い合わせください。）
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/python_env

・3,000円（初回参加の方、2時間分）
・4,000円（今回から参加の方、3時間分）
・5,000円（直前のキャンセル歴のある方）

※
・領収書発行の際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします
・上の二枠については直前のキャンセル歴などが多い方は運営から取り消しますので、専用の
枠からのお申し込みをお願いいたします。

12名（集まり具合に合わせて調整します）

事前準備が間に合わない方は事前のご連絡の上30分前に来ていただければ追加1,000円で対応
しますので、前日までにご連絡いただけますと嬉しいです。