実務で活かしたい人のための実践的ベイズ統計モデリングハンズオン【ビジネス応用編】

5月

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実務で活かしたい人のための実践的ベイズ統計モデリングハンズオン【ビジネス応用編】
ハンズオンを通してビジネス分野に適用するにあたっての実用的な統計モデリングについて学べます！

募集内容	セミナー参加者枠 6000円（会場払い）先着順 4/8人
申込者	申込者一覧を見る
開催日時	2019/05/12(日) 16:00 ～ 19:00 Googleカレンダー icsファイル
募集期間	2019/04/25(木) 21:18 〜 2019/05/12(日) 19:00まで
会場	水道橋駅周辺予定、詳細は確定後に反映させます

イベントの説明

内容概要

最近データサイエンスやAI開発が流行りですが、この文脈で「ベイズ統計」や「ベイズ推定」という
言葉を聞いたことがある方も多いと思います。
しかし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。
ベイズを知ったら実務にどう生かせるのか気になる方も多いのではと思います。

ここで今回は一見難しそうに見えるベイズ統計モデリングをビジネスに生かすにはという視点で、
経験豊富なスペシャリストに解説いただきます。
今回は具体的な事例として、広告や口コミ評価などの効果比較を扱っていただきます。
広告が題材ではありますが、データ数にバラツキのある対象の比較や予測に応用できますので、
実務の多くの場面に応用できるのでは無いかと思います。

これを機にベイズ統計を身につけましょう！！

アジェンダ

1. 統計モデリングの目的
    1-1. 統計モデリングとは何か
    1-2. ベイズ推定と最尤推定の違い
2. ハンズオン：広告効果の比較
    2-1. 広告効果の単純比較
    2-2. ベイズ推定による効果の比較
    2-3. ベイズ的A/Bテスト

開催日程

5/12(日)
受付：　　 15:50〜16:00
セミナー： 16:00〜19:00

※
途中5分ほど休憩を2~3回設ける予定です。

会場

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
（場所は変更になる可能性がありますが、付近の会場になる予定です）

対象者

・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

※
最尤法の簡単な概要は把握している前提で話を進めていきますので、事前知識が
ご不安の方は先に下記の記事を一読いただけるとスムーズかと思います。
http://chocolate-ball.hatenablog.com/entry/2019/02/12/124500

講師プロフィール

@yoichi_t/株式会社Glia Computing

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。
現在では株式会社Glia Computingの創業メンバーとしてデータ解析、機械学習を行う。
統計モデリング（ベイズ推論）、時系列解析が得意。

当日のお持物

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。

事前準備

以下のツールを導入しておいてください。

・ 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

費用

・6,000円（3時間）

※
・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

定員

8名（人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません）

備考

http://chocolate-ball.hatenablog.com
https://learning-with-machine.hatenablog.com
↑上記が講師ブログになりますので、参考にしていただけたらと思います！！

運営からのお願い

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので
基本的に行わないようにお願いします。（直前参加は定員的に問題なければ歓迎です！）
体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて
いただきますので、その点だけ予めご了承ください。
（7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を
いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います）

モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。
ご協力のほど、よろしくお願いいたします。