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データサイエンスビギナーズ創設に至ったわけ
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- 2. 自己紹介 • 北野 ヒロキfacebook:Kitano0 • データサイエンティスト • Rubyも好き CodeIQでMatzさんと話せて感動(´；ω；`) • シン・ゴジラどハマり中(Spark) • ボードゲーム、バイクも好き • ギークハウス界隈
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- 11. AGENDA • 創設の想い・目的 • 進行方針 •内容 • 勉強会のススメ
- 12. よく聞く声 • 「データサイエンスって難しそう」 • 「何から始めていいかわからない」 •「Python?R?どっちを勉強すればいいの」 • 「交流できる場が少ない・・・」
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- 14. 進行方針 • データサイエンス未経験者向け カジュアルマシンラーニングの普及 • こんなデータ分析してみました！な 初学者でも気軽にトークできるLT •「このオープンデータでどんなことできそう？」 「ネタ→仮説→分析」ディスカッション
- 15. データサイエンス未経験者向け カジュアルマシンラーニングの普及 • プログラミングと数式の壁で挫折しやすい • ノンプログラミングで学べる MicrosoftAzure Machine Learning で初めの一歩を踏み出そう！
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- 18. 「ネタ→仮説→分析」 ディスカッション • オープンデータを集めるのって大変・・・ • kaggleの紹介 (データサイエンティストのプログラミングコンテスト ) •面白そうなネタを見ながら、どんな分析が できそうかみんなで考える！ • ビッグデータ思考を鍛える！
- 19. もっと深く知りたくなったら 勉強会へ行ってみよう • データマイニング+WEB＠東京(1~2か月) • Gunosyデータマイニング研究会(2~3週間) •実践的機械学習勉強会(R)(ほぼ毎週末) • #TokyoR(1~2か月) • 丸の内アナリティクス(1~2か月) • PyData.Tokyo(不定期?)
- 20. アイスブレイクタイム！ • 軽く自己紹介をしてみましょう！ • お名前・お仕事 •データサイエンスに興味を持ったわけ • 参加したきっかけ • レベル感(初学者、ちょっと触ってみた、結構やってます ） • どんなビッグデータで遊んでみたいか
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Editor's Notes
- #3 最近ではどのアプリケーションにも使われている機械学習。やってみたいけどどこから始めてよいのかわからない。アルゴリズムは知っているけど、データ整理、アプリへの実装に時間がかかりモデル作成に集中できない。Azure MLを使えばどこまでできるか？開発者のために鍛え抜かれた新しい機械学習プラットフォームの威力を紹介します！