#36【データサイエンス入門】初心者向けPython講座 〜matplotlib編〜

日程:2020/11/21(土)15:00 〜 17:00

募集期間:2020/10/17(土) 15:07 〜2020/11/21(土) 17:00

会場:FitnessEngineerのチャットルーム

オンライン

ハッシュタグ :#データサイエンス
募集内容

オンライン枠

無料

先着順
31/50

イベントについて

完全オンラインで実施します。

90分のイベントです。

イベントの内容

matplotlibはグラフ作成などを行うためのPythonのライブラリです。

多くの人がエクセルで行うような、棒グラフや折れ線グラフの作成をPython上で行うことができます。

今回の講義はjupiter notebookのテキストを用いてハンズオン形式で行います。

matplotlib_logo

データサイエンス初学者向けの講座となります。

可能な方は、事前にPythonおよびjupyter notebookのインストールをお願いします。

インストールをしていない方でも、下記サイトにてPythonを動かすことができますので、当日はこちらで作業を行なっていただきます。

Google Colaboratory

https://colab.research.google.com/ ※使用するにはGoogleアカウントの取得が必要です

この講座の目標

今回の勉強会終了時に参加者に達成してもらいたい目標は以下の通りです。

・matplotlibで棒グラフや折れ線グラフの作成ができる。

データを目で見てわかりやすいようにする可視化技術は、データサイエンティストの重要なスキルの一つです。

データ分析はデータを説明することが一つのゴールですが、その際にデータの可視化は必須となります。

この講座を通して、データの見せ方を習得していきましょう。

 

講師

奥城健太郎

データサイエンティスト。

市場調査会社でデータアナリストとしてリサーチデータ の分析業務を行う。

学生時代は数学科で数理統計学を学び、その知見を生かしながら、多変量解析やテキストマイニングなどの分析でクライアントのマーケティング課題の解決に取り組む。

タイムスケジュール

イベント構成 90分

時間内容
5分挨拶、簡単な自己紹介
60分勉強会、問題演習
20分質疑応答
5分クロージング
20分フィットネス
10分バッファ

こんな人におすすめ

  • これからデータサイエンティストを目指される方
  • Python初心者の方
  • Pythonでデータ分析をしたい方

*初心者の方に向けた内容となりますので、業務でPythonを使いデータ分析をされている方には既知の内容となるかもしれません。

イベントでの「フィットネス」について

当団体FitnessEngineer(フィットネス・エンジニア)は「健康で丈夫な体と老後も健全に働ける頭を育てる」を目標に定めており、情報技術を学び「頭」を育てるとともに、座り仕事でも支障をきたさない健康な「体」を作ることを大切にしています。

そのため、当イベントの最後に20分間

  • 健康に関する講義
  • 実際に体を動かす活動

の2つを実施します。

実際に体を動かす活動では、パーソナルトレーニングジムの監修のもと作り上げた、オフィスワーカーのための肩こり解消エクササイズを行います。

イベントの「フィットネス」に関してはご参加は任意ですが、歳を重ねても体の不調に悩まされないため、そして、毎日をハツラツと過ごしていくため、ぜひともご参加いただけると運営としても幸いです!

イベント会場への参加方法

①本ページの「会場」の欄から、【FitnessEngineerのチャットルーム】をクリックしてください。

参加方法 説明写真1

②ブラウザにて開いたページで、「Discordで開く」を押してください。

参加方法 説明写真2

③Discordアカウントをお持ちの方はログイン、お持ちでない方は登録してください。

参加方法 説明写真3

④そして、FitnessEngineerのチャットルームに入ったら、赤で囲った「イベント会場」という音声ルームにてイベントを行います。

なお、青で囲った部分の当日の日にちのルーム(イベント日が2020年8月1日なら、「#2020-8-1」のルームをクリックしてください。)にて、資料共有などを行わせていただきますのでこちらも合わせてご確認ください。

参加方法 説明写真4

⑤音声ルーム「イベント会場」に入られたら、当イベントのプレゼンターが「ライブ(下記の写真)」を行なっているので、「ライブ」という文字をクリックし、「配信を見る」を押してください。

参加方法 説明写真5

エントリー先

https://npo-fitness-engineer.connpass.com/event/192466/