目的：

Pythonを使ったデータ分析に興味のある学生，社会人が互いに持っている知識を共有し，データに触れるための幅広い力を身に付けることを目指します。

尼崎Pythonの会

近年データ分析の標準ライブラリが充実し、O`REILLY社からPython関連の翻訳本が多数出版されなど、プログラミング言語Pythonへの注目度がにわかに高まっています。そこで本勉強会ではPythonに特化してプログラミングおよびデータ分析スキルを習得することを目指します。

対象：

・Pythonのプログラミングおよびデータ分析スキルを習得したい方

・Pythonやデータ分析を自身の研究やビジネスに活用したい方

・参加者同士で統計学やプログラミングの知識を情報交換したい方

・PC持参出来る方（事前にPythonのPC環境設定（最下部参照）をお済ませください。）

※学生・社会人問いません。

内容

現在TensorFlowやディープ・ラーニングが大変注目を集めていますが、ディープ・ラーニング一人勝ちではなく、やはり他の従来の機械学習の手法のほうが適切で当てはまりがよく、両者を組み合わせたほうが有効な問題があるのも事実です。

そこで今回の前半８０分間は、同志社大学４回生・岡部格明氏がScikit-learnのハンズオンを、従来のいくつかの機械学習の手法の解説を交えて実施してくださります。

後半１時間半は、希望者によるLT（ライトニングトーク）を予定しております。

LTをしてくださる方を募集しております。やってもよいという方は、事前アンケートにご記入ください。

メインはPythonですが、Pythonでなくても全然かまいません。RやKeras,TensorFlow、データ分析・機械学習ネタでも、AWSやDocker、開発環境に関するネタでも、テーマは自由です。 ぜひご発表ください！（当日飛び入りでもOKです。）

プログラム（※発表者の都合等により当日変更になる可能性がございます。）

その他

◯本勉強会の非公開Facebookグループで、各種情報共有しております。

→　https://www.facebook.com/groups/1049217688434405/

参加ご希望の方は承認申請してください。

◯PythonのPC環境設定についてはこちら。

→　http://mokab.github.io/python-env-dasm/

◯過去のスライド資料等についてはこちら。

→　https://goo.gl/VNTAiO