講義形式で章を進めます。辞書的な本なのでライブラリの使い方の話が中心です。
スライドは最小限で、jupyter note bookで発表してしまっても大丈夫です。
時間が残ったら皆さんでkaggleのコンペでライブラリを試してみる時間にする予定です。
ライブラリの勉強をした後で、実際のコンペで勉強した関数など使ってみると実りも多いかと思います。

• そもそもkaggleって何？ http://qiita.com/taka4sato/items/802c494fdebeaa7f43b7
• サンプル。 https://github.com/miyamotok0105/kaggle_sample/blob/master/titanic/sample1.ipynb

スケジュール

【7月】：
１週目：1章　はじめに ●
２週目：2章　Pythonによるデータ分析事例 ●
３週目：3章　IPython：対話的な開発環境 ●
４週目：4章　NumPyの基本: 配列とベクトル演算 ●
【8月】：
１週目：5章　pandas入門 ●
２週目：kaggleナイト
３週目：休み？
４週目：6章　データの読み込み、書き出しとファイル形式+ブロックチェインちょろっと ●
５週目：7章　データの管理：データのクリーニング、変換、マージ、再形成 ●
【9月】：
１週目：7章　データの管理：データのクリーニング、変換、マージ、再形成 　後半●
２週目：お酒を飲みながらCVPR 2017スライドを眺める会
３週目：8章　プロットと可視化 ●me
４週目：9章　データの集約とグループ演算 ●
【10月】：
１週目：10章　時系列データ ▲
２週目：11章　金融と経済データへの応用 ▲

終わったら思考を変えてflaskの輪読→AWS輪読　で悩み中

【書籍】
Pythonによるデータ分析入門
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873116556/ 英語で乗り切れる方は無料です。
http://www3.canisius.edu/~yany/python/Python4DataAnalysis.pdf
【ソース】
https://github.com/wesm/pydata-book.git

【サブ書籍】
Pythonではじめる機械学習 ――scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117980/ Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
https://www.amazon.co.jp/dp/4844380605

持ち物

実装をされる方はPC
環境構築でお困りの方は、一報いただけますと30分ほど前に来てサポートいたします。

参加費

1000円（会場費）

開催場所

コワーキングスペース秋葉原 Weeyble（ウィーブル)
http://weeyble.com/
東京都千代田区神田須田町２丁目１９−２３(野村第３ビル４階)
秋葉原駅電気街口または中央改札口より徒歩3分。 都営新宿線 岩本町駅徒歩3分、銀座線 神田駅6番出口徒歩2分

Weeyble月額会員(平日夜の部)

勉強会に参加される社会人の方向けにお得な月額会員があります。

Weeybleで開催される勉強会(平日の18:00以降に開催されるもの)
https://connpass.com/user/weeyble/open/
が定額にてご利用いただけます。(月額5,400円)
数量限定となります。詳細は会場のスタッフまでお問い合わせください。

その他

途中参加や途中退出は自由です。
電源、Wi-Fiはあります。

グループ

https://www.facebook.com/groups/1515619948454253/
資料もこちらに貼ることがあります。また質問などご自由にどうぞ。