【6月12日(日)　ゼロから始めるデータサイエンス講習会】

【6月12日(日)　ゼロから始めるデータサイエンス講習会】
【内容】
今回の講習会の内容は、大まかに、データサイエンス概略、多変量解析・機械学習概略、データ解析を行うためのツール比較(Excel、R、Python) 、R言語入門、多変量解析・機械学習の実行に最低限必要な統計知識、Rを用いたデータの可視化基礎、データの層別化、全変数での同時可視化、Rでの多変量解析実行、機械学習関数実行の解説を行います。

【目的】
学生向け：Rを使えるようになり、データの可視化、多変量解析・機械学習の概念を理解してもらい、自分でそれらのデータ解析ができるようになってもらい、論文の深い理解、データ解析まで考えた実験計画の作成をできるようになってもらう。
社会人向け：データの可視化、多変量解析・機械学習の概念を理解してもらい、一度それらを本講習会で自分の手で実行してもらい、データ解析の雰囲気と流れを理解していただく。今後データ解析をご自身で学んで実行するためのきっかけをつかんでいただく。
【日時】2016年6月12日(日)13－18時
【会場】
講習会の場所は、国内のAI系ベンチャー2強(個人的主観ですが)のうちの一つ、ABEJA.Inc様の虎の門のオフィスです！ http://www.abeja.asia/

以下イベント詳細となります。
【タイムライン】
12:45- 開場
13:00-13:15 各参加者の自己紹介と知りたい分野の口頭発表(一言)
13:15-14:00 データサイエンス・多変量解析・機械学習概要
14:00-14:10 質疑応答
14:10-14:20 休憩
14:20-14:50 多変量解析・機械学習の各種手法紹介
14:50-15:00 質疑応答
15:00-15:10 休憩
15:10-15:30 Rプログラミング基礎
15:30-16:30 Rを用いたデータの可視化(低級可視化関数、全変数の可視化、層別化)
16:30-16:40 質疑応答
16:40-16:50 休憩
16:50-17:50 Rによる多変量解析・機械学習の実践
17:50-18:00 質疑応答
18:00- 解散
※あくまでこのタイムラインは目安です。
※初めに各参加者の興味分野と今回参加したモチベーションを一人ひとりお聞きします。その内容によって各話題のボリュームを調整しようと思います。

【本レクチャーコースの特徴】
データの可視化のうち、層別化と、全変数の可視化を体系立ててしっかり教えられる人・書籍は現状かなり少なく、その部分の資料作成にかなりの時間を割いたので、特にデータの可視化に特徴があるコースです。

【対象者層】
・研究・ビジネスでデータ解析・機械学習を使いたい方。
・書店で機械学習関連の本たくさん買ってたくさん勉強したけど結局できるようにならなかった方。
・仕組みを詳しく知るより、とりあえずデータの集計・データ可視化・解析ができるようになりたい方。
・どういうデータからどんな情報が取り出せるか知りたい方。
・Rでのデータ解析の初歩を学びたい方
・機械学習に興味はあるがどこから勉強を始めてよいかわからない方
・データサイエンスのビックピクチャーを知りたい方
・実際に自分の手で一通りデータ解析ができるようになりたい方

【この講習会に向いていない方】
・機械学習や多変量解析の中身は全く興味なくて、そのビジネスでの応用にだけ興味のある方。
・すでにご自身で機械学習の講習会を企業向けにやっているくらい機械学習について詳しい方。
・今後ご自身の手でRを使ったデータサイエンスを学んでいくご予定のない方。
※基礎から体系的に学ぶモチベーションがあり、国際競争力のある研究・ビジネスをしたい方のみご参加ください。

【Rとは？】
　オープンソースで無償である高機能な統計ソフト。世界中のRユーザが開発したRプログラム(パッケージ)がCRAN(The Comprehensive R Archive Network)というネットワークにより提供されています。プログラミング初心者でも扱いやすく、Referenceが充実しています。Excelと比べデータ可視化のツールのレパートリーが圧倒的に豊富です。R言語によりプログラムを記述します。

【会場】ABEJA.Inc様オフィス(http://www.abeja.asia/)
〒105-0001　東京都港区虎ノ門4-1-20 田中山ビル10階
アクセス：日比谷線神谷町駅より徒歩7分、または南北線六本木1丁目駅より徒歩10分
【参加方法】
Doorkeeperでご登録ください。
【定員】
20名
【参加費】
学生　無料
社会人3000円
（当日受付にてお支払ください。Doorkeeperの価格表示は社会人用です。学生の方は当日学生証を受付にてご提示くだされば無料です。）

【当日の持ち物・必要なPCのスペック・必要なソフトウェア】
※ご自身のノートPCを必ずお持ちください。
【Windowsの方】
Windows 10推奨　(Xquartzのダウンロードは不要。Rだけダウンロードインストールお願いします)
※Rを事前にダウンロードしてきてください(RStudioではありません)。
https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
のDownload R 3.3.0 for Windows (62 megabytes, 32/64 bit)をクリックして、インストールを進めてください。
【Macの方】
Mac OSX(10.6以上推奨)
MacでXQuartzが入っていない場合、いくつか実行できないコマンドがあります。
※Windows環境とMac環境両方お持ちの場合は、Windowsを推奨します。
※Rを事前にダウンロードしてきてください(RStudioではありません)。
https://cran.r-project.org/
のR-3.3.0.pkgをダウンロード・インストールしてください。
XQuartz(Macのみ)が入っていない方いましたら、ダウンロードを事前に行ってください。
※XQuartzが入ってない場合、講習会の一部でコードが実行できないことがあることをご了承ください(講習会のごく一部で、GGallyパッケージとrglパッケージです)。
https://www.xquartz.org/
ダウンロード後、ユーティリティの中にあるx11をダブルクリックしてからRをで、コードをご使用ください。
(※当日のパソコン貸し出しは行いません。もし動作がうまくいかない場合、講義を聞くだけになります。その旨ご了承いただける方のみご参加ください。RはOSだけでなく各マシンの種類・設定によっても一部動作しない場合がありますが、それをご理解いただける方のみご参加ください)
・無線LAN搭載
・HDD空き容量１GB以上

【開発環境設定】
当日の運営を円滑に行うため、環境設定はできるだけご自身で事前に行ってください。
※RとRパッケージのダウンロード・インストールで生じたマシンのすべての不具合に関して運営側は責任を負いかねます。

【お願い】
当日、一部でネット環境を必要とします。会場のWi-Fi回線は混みあうことが予想されますので，お持ちの方はモバイルルーターなどをご持参ください(こちらでも用意しています)。
【講習会の満足度】
・満足 約50%
・やや満足 約30%
・普通 約15%
・やや不満 約2.5%
・不満　約2.5%
※6月はまだいませんが、5月は毎回一人か二人ご不満な方がいらっしゃいました。
不満な理由：
・最後の方が駆け足になってしまったのがとても残念でした。もう少し内容を絞ってでも、自分で確実に理解した上で使える知識として持って帰れる方が有意義かなと感じました。ハンズオンは確認して走らせる時間がないという意味で、やや難しいにしました。資料としてはまとまっていてわかりやすかったです。→改善しますが、各解析手法の深堀は時間的に厳しく、今後開催する新しい種類の講習会にまとめているところです。。
・冒頭の基礎統計の説明部分が、恐らく全く知らない人には難しすぎ、知っている人には簡易すぎたのではないかと感じました。思い切って簡単な説明に振り切って短くし、その分ハンズオンに時間を割くのもありかと思いました。→改善します。最低限どこまで統計と線形代数を知っていれば機械学習が実行できるのかの線引きを長い時間かけて行ってきましたが、あのスライドがその成果の集大成です。
・内容として難しいので、網羅的に扱おうとせず、的を絞っていただけると、わかりやすいかと思います。最初にできることを見せて頂けると、ゴールが見えてわかりやすいかと思います。→改善します。
【参加者が感じた講義の難易度】
・やや難33%
・普通33%
・やや易しい22%
・易しい12%
【参加者が感じたハンズオンの難易度】
・やや難11%
・普通33%
・やや易しい44%
・易しい12%
【講義の内容について参加者のご感想】
・5時間だけど濃かった。
・今後のためのよいインデックスとなった。
・初期の段階でまずデータを眺める時に、もっとスピーディにスマートにカラフルにグラフィック表示で特徴量やdfの特性を把握したいとモヤモヤしていました(Rのグラフィックは面倒と思ってた)のが解消されました。膨大な資料もありがとうございます。レファレンスに使えます！
・文系出身で高校数学の統計(数Ⅱ)もやっていない私には、基本的な単語もおぼつかない状況ではあったのですが、意外と理解できてすごく良かったです。 もちろん分からない言葉・概念も多々あったのですが、そういう分からなさ含めて良い体験でした。
・入門としてはちょうど良かった。
・講義の評価を「やや難しい」としましたが、普通に考えると難解かつ広範囲な学習の成果をシンプルにまとめていただいていたので、実のところは全然難しい感じを受けなかったですし、それってすごいことなんだろうなと思いました。
・文系出身者でも一分野の奥深い世界にコミットできる一端に入り込める余地があった。
・多変量解析が重要であることがよく分かった。

・やや早口でちょっと大変だった。→改善努力はします。。
・ボリュームはやや多いけど、それはありがたいことでもあるので良かった。
・分析手法そのものを使う前の処理（型の変換や正規化など）がもう少しあるとよいと思った。
・私はこれまでデータ解析に携わっていなくかったが、データの可視化と様々な分析法について分かりやすく解説されていたため、非常に理解しやすかった。また、それぞれの解析法がどのような場面で使えるかが示されており、実際の解析のイメージがしやすかった。
・数学や統計に関する知識がゼロのためそれぞれの単語の意味や使い方はわからなかったが、データの可視化や分析に関する多くの知識をまとめて得られたのがよかった。
・５章が駆け足でなかなか理解出来ませんでした。→改善努力します。
【ハンズオンの内容についてご感想】
・データの可視化方法に関して教えて頂き、デモデータをもとに進めるという流れで時間のロスも少なくて良かったです。これを自分の思い通りに使いこなせるようになると楽しくなるだろうと思いました。
・コピペでも対応できるようになっていたのは親切だと思った。
・実際に何度も手を動かすことでRに慣れることが出来た。
・スキルに個人差があるため、躓く人は多かったが、ある程度無視して進めたのが良かった。
・インストールしたRのシステムエラーこそあったものの、独学で学んでいた頃に比べて、「このようにシンプルに解析・グラフィクスができる」のを身を持って実感できた。
・解析のためのグラフィックの作成手法を学ぶことができ、とてもためになった。Rは独学で学んだことがあるが、可視化の手法について、このハンズオンより分かりやかったものはなかった。
・コピーも出来て良かった、ちょっとボリュームが多い感じがしたので、絞ってテーマを深掘りするのもありかと思います。
・コピペまで落とし込んでいただいて、遅れることなくついて行けました。
【イベント全体に関するご感想】
・結果を出すことを考えると簡単であるが、やはり解析とかの裏側がわからないとやや難しいなと感じた。
・とてもよかったです。非常にわかりやすかったし、新しい発見も多く、また基本だからこそ「あ、こういうやり方と考え方もあるのか！」という場面が多々ありました。 今回の講義の手法をもとに、もう少し次のレベル(例えば、モデルのチューニングや、Feature Engineeringに特化した超地味な講義があると面白いだろうな、とは期待しています。ありがとうございます。
・とても良かったです。 業務経験のみでデータサイエンスなんて全くの門外漢の私が、統計・解析の基本スキルを勉強でき、ツールで実際に操作できて、いろんなことを知ることができました。 データサイエンスの分野に対して以前と比べて格段にかなり近くなれた気がします。
・オーディエンスのレベルがばらついているのが難しいなと思いました。
【講師紹介】
・ 鈴木瑞人（東京大学大学院新領域創成科学研究科　メディカル情報生命専攻　博士課程1年）
2014年3月東京大学理学部生物学科卒業
2016年3月東京大学大学院新領域創成科学研究科　メディカル情報生命専攻　修士課程卒業
【お問い合わせ先】
machine.learning.r@gmail.com
【会場ご提供】
ABEJA.Inc様
【主催】
東京大学機械学習勉強会