[1 Month Challenge] Learn data science in a month Week 2

オンライン講座でデータサイエンスを始めてから３週間ほどたって、
１ヶ月チャレンジのMeetupもオープニングセッションも含めたら４回ほど開いた。

データサイエンスの進歩としては自分でも今までデータサイエンスや機械学習の
記事を読んだりしてもあまり理解できなかったが、
最近はよく理解できているので結構驚いたりする。

ただ当初の予想通り回がたつにつれて最初にきていた人たちが来なくなっている。
原因としては、以下の２つが大きいかも
- 内容について行けなくなった
- 教材通りに進めればいいだけなのでMeetupに参加する意義が見出せない

選んでいるオンライン教材の内容は好評なので
自分がやらないといけないのは、
-　１ヶ月のチャレンジの後に何ができるのかを伝えたい
-　オンライン・オフラインでサポート・コニュニケーションをとりたい
-　Meetupではもっと活発に参加者が交流できるところにしたい

うーん、フィードバックをもらって、もっと改善していかないとなぁ。
いつももっと楽しく、そしてもっとクールなミートアップをしていきたい。

P.S.
この前リツイートした記事が1000以上のTotal engagementsがあった。（奇跡！）



P.S.2
ブログを書いている時にインスパイアされた言葉
https://twitter.com/Ani_Terada/status/888713004795043840

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Hi Future Data Scientists!

We are excited to host our 2nd session for the Learn Data Science in A Month Challenge! If you are passionate to learn fundamental skills of data science and machine learning, you should come.

Please note this is the first session of the challenge. So you may want to prepare for section 8 to 13 of Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp course (https://www.udemy.com/python-for-data-science-and-machine-learning-bootcamp ).

During this meetup, we will review those sections, and you can ask questions if you have any. Please do not hesitate reach out to me if you have any concerns about this meetup.

Looking forward to see you all.

Cheers,

Yasu

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【Timetable 】

8:00-8:15 introduction

8:15-9:45 review exercises

8:15-9:15 section 8-12 exercises review

9:15-9:45 section 13 exercise review

9:45-10:00 wrap up

You can find more information about this challenge below.

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People:

Anyone who has passion to learn data science. (Although it would be nice to have some coding experience, but you can learn through the course. )

Goal:

After finishing this challenge, you are able to apply the skillset you learned through the course to real-life projects.

Duration:

July 1 - July 31 (expected study hours: 50 hours)

Syllabus:

We use the following Udemy course as our learning material (Farmer data scientist at Google also recommended this course )

https://www.udemy.com/python-for-data-science-and-machine-learning-bootcamp

Schedule:

https://docs.google.com/document/d/1k1Yz9xmTwZFqF8uHAojrGzgEfDuIvXdq-d5VZYS-HkY/edit?usp=sharing

Fee:

You need to buy the Udemy course. Most of the time, you can buy the course around 2,000 yen.

Also please pay your dinner and drinks you buy at the Base Point, which should be around 1,000 yen.

[1 Month Challenge] Learn data science in a month Opening Session

ずっと勉強したかったデータサイエンス。
ただただ先延ばしにしてたけど、先延ばしにするのをやめよう。
そう思って、meetupを始めました。

初回は１０人参加してくれて、
そのほとんどはFBやミートアップのイベントで知り合った人たち。
ただ数人はイベントを見てあったこともないのに集まってくれた人たち。

しかも１ヶ月のプロジェクトでこんなに集まるとは思わなかった。
しかもみんなのモチベーションが高い。
ただただ純粋に嬉しい。


下はイベントの告知文章。
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Hi Future Data Scientists!

We are excited to host our opening session for the Learn Data Science in A Month Challenge! If you are passionate to learn fundamental skills of data science and machine learning, we should talk.

In the coming month, we will organize 4 meetups to learn Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp course ( https://www.udemy.com/python-for-data-science-and-machine-learning-bootcamp ) together.

People:

Anyone who has passion to learn data science. (Although it would be nice to have some coding experience, but you can learn through the course. )

Goal:

After finishing this challenge, you are able to apply the skillset you learned through the course to real-life projects.

Duration:

July 1 - July 31 (expected study hours: 50 hours)

Syllabus:

We use the following Udemy course as our learning material (Farmer data scientist at Google also recommended this course )

https://www.udemy.com/python-for-data-science-and-machine-learning-bootcamp

Schedule:

Week 1: Section 1 (Course Introduction) to Section 7 ( Python for Data Analysis - Pandas Exercises )

Week 2: Section 8 ( Python for Data Visualization - Matplotlib ) to Section 13 ( Python for Data Visualization - Matplotlib )

Week 3: Section 14 ( Introduction to Machine Learning ) to Section 21 ( K Means Clustering )

Week 4: Section 22 ( Principal Component Analysis ) to Section 26 ( Neural Nets and Deep Learning )

Fee:

You need to buy the Udemy course. Most of the time, you can buy the course around 2,000 yen.

Also please pay your dinner and drinks you buy at the Base Point

どこに行っても自分

「どの国に行っても自分は自分。」

誰かのこのフレーズにどこか親近感を覚える。

１週間前にシンガポールに行った時も改めて感じた。

だから誰かと一緒に行こう。

そして予想通りにいかない過程も全部楽しもう。

最近のインスピレーション

1. You don't have to be a genius or a visionary or even a college graduate to be successful. You just need a framework and a dream. Michael Dell

2. Risk comes from not knowing what you're doing. Warren Buffett

3. You've got to love what you do to really make things happen. Philip Green

4. In the end I do respond to my own instincts. Sometimes they're successful, and obviously sometimes they're not.
But you have to, I think, remain true to what you believe in. Anna Wintour

5. Ambitious failure, magnificent failure, is a very good thing. Guy Kawasaki

最近読んだquoteの中で特に心に響いたもの。
1. 2. は何かをうまく行かせるには夢だけでは足りず、常に自分たちが何をやっているかというフレームワークが必要だということ
3. 4. それと同時にやっていることに対して、やっぱり情熱が必要だということ
5. は今の自分が許容できるギリギリの大きな失敗は常にいいということ（きっと自分の解釈になってしまっているけど）

SWTokyo Africa@DMM.Africa +

SWTokyo Africa@DMM.Africaで出会ったすごい人たちに共通すること。
１、4-20人ほどのグループの中心にいること
　　&そのグループの絆が強いこと
　　&オープンソースなコミュニティなこと
　　↓こんなイメージ（もっといい画像を見つけたら取り替えます）

　　

２、ポジティブなこと、今を楽しんでいること
３、話が始まったら止まらないこと
４、またすぐに行動すること
５、投資する時に、それができること（手持ちがなくても、どうにか調達して投資できる能力）

本当に今回のスタートアップ・ウィークエンドはいい勉強になった！