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ベイズ統計 統計 セミナー ベイズ最適化 Python

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

★ベイズ統計を基礎から学びたい方、ベイズ的手法でデータ分析をしたい方、PyMCの使い方を学びたい方などにお勧めのセミナー!
★ベイズ統計の基本原理から、様々なデータによるベイズ分析の手法をなるべく数式を使わず、PC実習を交えながら解説します。

Pythonによるベイズ統計学入門
【PC実習付き】

講師

慶應義塾大学 経済学部 教授 中妻 照雄 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
1998年に米国ラトガーズ大学でPh.D.(経済学)を取得した後、2000年3月まで一橋大学経済研究所に所属、その後2000年4月に慶應義塾大学経済学部に着任。

■専門および得意な分野・研究:
専門分野は、ベイズ統計学、モンテカルロ法、数値最適化などを駆使したファイナンスにおける計量分析、リスク管理、意思決定手法などの研究であり、経済学部などで計量経済学、数理統計学、金融市場の定量分析などを教えている。

■本テーマ関連学協会での活動:
『ジャフィー・ジャーナル』編集委員長

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年8月30日(金) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん5階第4講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,640円
 *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

★書籍事前配布のお知らせ
 本セミナーでは講師の中妻先生の著書「Pythonによるベイズ統計学入門」で予習ができるよう、事前に配布いたします。
 セミナー当日もお持ちくださいませ。
 ※直前のお申し込みとなりますと会場でのお手渡しとなります。ご了承くださいませ。

■はじめに:
 本講座ではPythonプログラミングの基本を習得しつつベイズ統計学の基礎を学びます。
 特にPyMCというベイズ分析のためのPythonパッケージを使用し、ベイズ統計学の理論と応用に関する理解を深めることを目指します。

■ご講演中のキーワード:
ベイズ統計学、マルコフ連鎖モンテカルロ法、Python、PyMC

■受講対象者:
・ ベイズ統計学について関心のある方。
・ Pythonによるデータ分析に関心のある方。
・ ベイズ的手法をデータ分析に活用したいと考えている方。

■必要な予備知識:
・ 学部教養課程レベルの統計学、微分積分、線形代数の知識。

■本セミナーで習得できること:
・ ベイズ統計学の基本。
・ マルコフ連鎖モンテカルロ法の基本。
・ Pythonの基本。
・ PyMCの基本。

★セミナーで使用するPCについて:
・Windows PCまたはMacを用意してください。
・以下のリンク先の指示に従いPythonの設定を行ってください。
 https://github.com/nakatsuma/python_for_bayes
・ご持参が難しい場合は、お申込み時に選択欄から『PC貸出』を選択ください。
  7,560円(税込)にて貸出致します。
・PCの貸出は原則として1週間前までにお申し出ください。

★過去、本セミナーを受講された方の声(一例):
・ベイズ統計について知ることができ、大変有意義でした。ありがとうございました。
・今回のようなしっかりした基礎理解を知りたかったので大変役に立った

セミナー内容

1.Pythonプログラミングの基本
  1)Jupyter Notebookの使い方
  2)Pythonの文法の基本
  3)データの出入力と作図

2.ベイズ統計学の基本原理
  1)ベイズの定理による事後分布の導出
  2)未知のパラメータに関する推論
  3)将来の確率変数の値の予測

3.様々な確率分布を想定したベイズ分析
  1)ベルヌーイ分布
  2)ポアソン分布 
  3)正規分布

4.PyMCによるベイズ分析
  1)ベイズ統計学とマルコフ連鎖モンテカルロ法
  2)PyMCによる回帰モデルのベイズ分析
  3)PyMCによる一般化線形モデルのベイズ分析

セミナー番号:AC190851

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