コンピュータは，研究や技術開発を進めるうえで欠かせない道具となっており，その活用の幅は年々広がっています。本講習会で扱うpythonは，近年のデータサイエンスや機械学習の発展とともに，研究者から企業の技術者まで幅広く利用されているプログラミング言語です。豊富なライブラリを活用することで，データの読み込み，可視化，解析を比較的容易に行うことができ，これまで専門的な知識が必要であった処理にも手軽に取り組めるようになっています。
本講習会では，Pythonによるデータの取り扱いの基礎から，可視化ライブラリを用いたクラスタリング，さらに点群データの入出力，可視化，前処理，特徴抽出までを実践的に学びます。また，点群データ同士の比較や対応付けの考え方の一例として，最適輸送の基礎的な考え方にも触れます。
統計処理や数値計算方法の詳細を深く学ぶのではなく，数学的概念に対応したpythonでの処理方法を，実際に手を動かしながら学ぶことを目的としています。Googleによるオンラインサービスを利用して進めるため，環境構築に不安のある方でも参加しやすく，pythonやデータ処理にこれから触れてみたい方にも取り組みやすい内容です。興味はあるけれど少し難しそうに感じていた方も，是非ご参加ください。
チュートリアルとしては2回予定しており，現在の予定ではありますが以下のような内容を各回で学んでいきたいと思います。
開催日時: 2026年3月19日木曜日 １３：００〜１7：００ （間に３０分の休憩2回を予定）
講習内容: 第一回ではPythonの取り扱いになれると同時に，データの入出力から可視化，後処理による処理の基礎を学びます。
Pythonでデータの取り扱い方に慣れる：四則演算，ヒストグラム，データの入出力
データの基礎的な可視化方法
ライブラリの活用によるクラスタリング
開催日時: 2026年3月26日木曜日 １３：００〜１7：００ （間に３０分の休憩2回を予定）
講習内容: 第二回では，Pythonの代表的なライブラリを用いて，点群データの処理方法を学びます。点群データの基本的な読み込みや可視化から，簡単な前処理や解析までを扱い，あわせてデータの対応付けや比較に関連する話題として，最適輸送の考え方を紹介します。
点群データの入出力，座標データの確認，基本的な前処理
ライブラリの活用による点群データのフィルタリング，特徴抽出，解析
最適輸送の基礎的な考え方の紹介
第一回講習会
日時：2026年3月19日（木） １３：００〜１７：００（１２：３０からログイン可能）
第二回講習会
日時：2026年3月26日（木） １３：００〜１７：００（１２：３０からログイン可能）
開催形式：オンライン上でZoomを用いて行う
主催：明治大学先端数理科学インスティテュート
受講料：無料
講師：岡本潤
対象者：誰でもご参加ください。
第一回講習会 / 第二回講習会 （どちらか片方のみのご参加でも構いません）
申し込み先：https://forms.gle/T1LmkEe4WMHAWGBh7
申込期限：2026年3月17日（火）
ある程度安定したインターネット接続環境をご用意ください。モバイルwifiでは不安定になる可能性があります。
本講習会ではGoogleが無償提供しているサービスGoogle Colabを利用して講習を進めます。
そのためGoogleのアカウントを必ず準備しておいてください。普段利用されているものでも構いませんし，本講習会用に新しく準備して頂いても構いません。
リンク：Google Colab
登録後皆さんの手元に届くリンクより，参加いただき，接続チェックを済ませ，待機しておいてください
12：30〜 Zoom開室予定
13：00〜 講習開始
14：10〜14：20：休憩
15：30〜15：40：休憩
17：00〜終了予定
教材・資料は近日公開予定です。
ご質問はjun_okamoto[at]meiji.ac.jpまでお問合せください。