JTPA Kaggleもくもく勉強会

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JTPA主催の勉強会のお知らせです

ここ数年、データサイエンスと機械学習の専門家や学習者が世界中から集まるコミュニティ＆プラットフォームであるKaggle(www.kaggle.com
)が注目を集めています。中でも政府や企業が賞金を掲げて行い、分析モデルの精度を競い合う「コンペティション」は多くの参加者を熱中させています。ユーザ同士が様々な分析やコードを公開し合い議論することのできるカーネル(Kernels)と呼ばれる機能も優れた仕組みとなっており、初学者でもどんどん他のユーザから学んでいくことが可能です。

そこで今回JTPAでは、Kaggleに興味のあるソフトウェアエンジニアを対象とした勉強会を行います。

最近Kaggleを使い始めてみた方や、データサイエンスや機械学習に興味があるけどどこから始めて良いか悩んでいる方、Kaggleのことを聞いたことがあるけどまだ使ったことがない方、あるいはKaggleのことを聞いたことがなかった方まで、興味のある方は是非ご参加ください。Kaggleやデータサイエンスの経験者で、初学者のサポートをして下さる方も大歓迎です。

■参加資格とお願い
・プログラミング経験者であること
・ご自分のラップトップPC（WiFiとブラウザが使えるもの）をご持参下さい

データサイエンスや機械学習の経験がない方、Kaggleを使ったことがない方は、勉強会当日までにKaggleのチュートリアル記事を使って予習しておくことをお勧めします。特に機械学習の初歩に触れたい方はIntro
to Machine Learningのチュートリアルを予習しておくと良いでしょう。

https://www.kaggle.com/learn/overview
文章の合間に実行可能なスクリプトやデータを可視化したグラフなどを挿入できるJupyter Notebook形式のUIに慣れることもできて一石二鳥です。

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■ 会場 & 人数
参加人数：10名
参加費：無料
会場はグーグルHQ内の会議室を利用する予定です。（参加者の皆様には後ほど住所や集合場所をご案内します）

申し込みはmeetupにて
https://www.meetup.com/JTPA-Japanese-Technology-Professionals-Association/events/265573449/

■ 初めての人向けの例題
https://www.kaggle.com/c/titanic
タイタニック号の乗客の生死を性別や家族構成、客室の等級などを元に予測するという例題です。pandas や scikit
と言ったpythonのライブラリを使ってデータXの読み込みや予測にチャレンジしてみて下さい。

■ 初学者向け記事
https://www.kaggle.com/getting-started/44088
https://www.kaggle.com/getting-started/78482
https://www.quora.com/What-Kaggle-competitions-should-a-beginner-start-with-1

経験者や慣れている方はご自分で解く問題を探して決定してください。

■ 当日の進行
最初に参加者自己紹介と当日やってみたいことの発表（一人1分以下）
各自もくもくと実装
当日はgithubやチャットツールで進捗・成果を共有します（詳細は当日）
最後に簡単に成果発表（一人1分程度）

皆さまのご参加をお待ちしております。

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JTPA
Jin Yamanaka
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