Pythonによる科学技術計算

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本セミナーでは、Pythonを用いた科学技術計算について、主に機械学習に関する事項に焦点をあて、デモを交えて解説いたします。

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プログラム

Pythonは、科学技術計算や統計、機械学習に関するライブラリーが豊富で、データ分析では主流の言語として使われている。  本セミナーでは、これら関連ライブラリ最新の仕様、使用法を紹介し、Pythonによるデータ分析の最新動向を概観し、データ分析を自在にできるようになることを目指す。

  1. プログラミング言語Pythonの導入と概要
  2. 数値計算ライブラリ – Numpy
  3. 科学計算ライブラリ – Scipy
  4. データ処理用ライブラリ – Pandas
  5. データ処理インタフェース – IPython
  6. 描画ソフト – Matplotlib
  7. 描画ソフト – Seaborn
  8. 数式処理ライブラリ – SymPy
  9. データ処理の高速化 – PyPy, Numba
  10. 機械学習ライブラリ – Scikit – learn
  11. 深層学習ライブラリ – TensorFlow
  12. 深層学習ライブラリ – PyTorch
  13. データ分析事例
    • 画像処理
    • 自然言語処理
    • 統計モデリング

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