強度設計の入門として、材料力学と強度計算の基本について解説します。理論的な解説や数式の導出はできるだけ避けながらも、全体像とポイントが効率的に理解できるようなプログラムとなっています。

Pythonによるデータ分析超入門

株式会社メドインフォ 代表取締役 医学博士 嵜山 陽二郎氏

1993年 東京大学医学系研究科博士課程修了。医学博士。複数の製薬メーカーで非臨床/臨床試験の計画～解析の業務に従事。また、社内で100回を超える統計解析の授業を実施し、臨床統計学・看護研究における統計学の教育にも携わる。製薬メーカーに勤める傍ら、2014年株式会社メドインフォを設立。医療統計学、医療英語翻訳、医薬品関連情報の提供、コンサルティング業務のサービスを提供している。WEBサイト：「医療統計学は超簡単！（http://iyakustat.info/）」を運営中。

＜本講座での習得事項＞
・Pythonの基礎
・統計解析の基礎
・Pythonによる機械学習の基礎

＜プログラム＞
１．なぜ今統計解析にPythonか
　　（１）．統計解析が重要視される背景【データ分析】
　　（２）．統計解析ソフトの選択肢の増大【統計ソフトの現状】
　　（３）．プログラミング言語の多様化とPythonの位置づけ
　　（４）．PythonとRの違い【両者の特徴】
（５）．オブジェクト指向
　　（６）．Pythonを使うために【PC環境の構築】
　　　　　ａ．ANACONDAのインストール
　　　　　ｂ．Jupyter Notebookを使う
２．Pythonのプログラミング基礎
　　　（１）．簡単プログラミング【演算、変数、条件分岐など】
　　　（２）．基本モジュールとそのインポート【numpyの使い方】
　　　（３）．データを読み込もう【pandasの使い方】
３．Pythonによるベクトル・行列の計算
（１）．Pythonによるベクトルの計算
　　　（２）．Pythonによる行列の計算
　　　（３）．Pythonで連立方程式を解く
４．Pythonによる統計解析の基礎
（１）． 平均と標準偏差の計算【pandas/numpy】
（２）．パーセント値の計算 【pandas/numpy】
（３）．散布図【pandas/matplotlib】
（４）．ヒストグラム【pandas/matplotlib】
（５）．推定【95％信頼区間】
（６）．検定【t検定、カイ2乗検定】
（７）． 回帰【直線回帰分析】
５．Pythonによる機械学習の基礎
（１）．分類【サポーとベクターマシン】
６．おわりに


＜講義概要＞
　Pythonはシンプルで読みやすい言語で、面倒なコンパイルを行う必要がなく、結果を逐次確認しながら実行でき、初心者でも理解しやすく、しかも多目的に適用可能なため、現在最も人気のある言語の１つとなっています。 このPythonは統計解析にも向いた言語であり、簡単な記述統計量の計算から複雑なモデルによる予測、きれいなグラフ表示に至るまで、簡単なコードで実現することができます。
　統計を扱う言語というとＲが有名ですが、Ｒは他の言語で作られたアプリケーションとデータを行き来させる必要があるのに対し、Pythonは汎用性がありシステム上にシームレスに実装できるというメリットがあるため、統計解析における活用がますます期待されております。
　本講座では、統計解析の基本的な考え方や手法をPythonを通じて初心者にもわかりやすく解説し、講座終了後にお手元のＰＣ上ですぐにでも実行・活用できることを目標とします。