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X-WR-CALDESC:機械学習を始めるためのPythonプログラミング
 入門
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 入門
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SUMMARY:機械学習を始めるためのPythonプログラミング入門
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/67611
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\nデー
 タ分析・機械学習などに興味がある初学者にとっては
 、機械学習のアルゴリズムなどが華やかに見えるかも
 しれませんが、環境設定と様々な基本的ツールへのア
 クセスができなければ、話がはじまりません。\n\n本講
 座では、プログラミングの未経験者、もしくはPythonは
 触ったことがないという方でも、データ分析・機械学
 習に取り組むに当たって必須の、Jupyter Notebookの使い方
 から、データ分析・機械学習で必須のPythonライブラリ
 の操作をハンズオンで学んでいただきます。\n\nPythonは
 プログラミング言語の中で、機械学習、深層学習の開
 発環境が最も整っている言語です。また、高級言語な
 ので、他の言語と比べて比較的習得しやすいのが特徴
 です。本講座はハンズオン形式でPythonの文法を学んで
 頂き、講座内容を習得できれば自力でpythonを用いた開
 発が可能になります。\n\nまた、本講義と合わせて、周
 辺のPython講座も受講いただけると、より理解が深まり
 ます。\n\n\n\n\n  日程\n  時間\n  レベル\n  講義名\n\n\n\n\n
   6/9（土）\n  9:30-13:30\n  レベル1\n  pythonプログラミング
 入門\n\n\n  6/10（日）\n  9:30-13:30\n  レベル2\n  pythonライ
 ブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理）\n\n\n  6/
 16（土）\n  9:30-13:30\n  レベル3\n  pythonライブラリ基礎（
 データ可視化）\n\n\n  6/17（日）\n  9:30-13:30\n  レベル4\n 
  pythonデータ分析実践（機械学習直前まで）\n\n\n  6/23（
 土）\n  9:30-13:30\n  レベル1\n  pythonプログラミング入門\n
 \n\n  6/24（日）\n  9:30-13:30\n  レベル2\n  pythonライブラリ
 基礎（行列計算、データフレーム処理）\n\n\n  6/30（土
 ）\n  9:30-13:30\n  レベル3\n  pythonライブラリ基礎（デー
 タ可視化）\n\n\n  7/1（日）\n  9:30-13:30\n  レベル4\n  python
 データ分析実践（機械学習直前まで）\n\n\n  7/7（土）\n
   9:30-13:30\n  レベル1\n  pythonプログラミング入門\n\n\n  7/
 8（日）\n  9:30-13:30\n  レベル2\n  pythonライブラリ基礎（
 行列計算、データフレーム処理）\n\n\n  7/14（土）\n  9:3
 0-13:30\n  レベル3\n  pythonライブラリ基礎（データ可視化
 ）\n\n\n  7/15（日）\n  9:30-13:30\n  レベル4\n  pythonデータ
 分析実践（機械学習直前まで）\n\n\n  7/21（土）\n  9:30-1
 3:30\n  レベル1\n  python文法入門\n\n\n  7/22（日）\n  9:30-13:
 30\n  レベル2\n  pythonライブラリ基礎（行列計算、デー
 タフレーム処理）\n\n\n  7/28（土）\n  9:30-13:30\n  レベル3
 \n  pythonライブラリ基礎（データ可視化）\n\n\n  7/29（日
 ）\n  9:30-13:30\n  レベル4\n  pythonデータ分析実践（機械
 学習直前まで）\n\n\n\n\n告知は随時行います\n\n講座で
 基本的操作を学ばれた方は、毎月開講予定の「現場で
 使える機械学習・データ分析基礎講座 」を受講いた
 だけると、本講義で身につけたスキルを活かして、一
 気に機械学習の基礎をマスターすることができますの
 で、是非ご検討ください。\n\nこの講座で得られること
 \n\n・Pythonの基本的な文法\n・Jupyter Notebookの基本的な使
 い方\n\nカリキュラム\n\n\n導入\n2 .jupyternotebookの使い方\
 n3 .pythonの基本事項\n4 .pythonの組み込み型\n5 .制御文\n関
 数\n7 クラス\n8 例外処理\n標準ライブラリ\n総合問題\n\n
 \n対象者\n\n・これから、データ分析、機械学習をはじ
 めたい方\n・Python未経験者のエンジニアの方\n・将来的
 にデータサイエンティストになりたい方\n\n会場へのア
 クセス方法\n\n週末はビル正面玄関が閉まっているため
 、開始10分前より随時内側から開錠いたします。\nビル
 正面玄関前でお待ちいただきますようお願い致します
 。\nhttps://imgur.com/a/XteLG\n\n遅刻される方は、入り口に着
 かれましたら、skillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください
 。\nスタッフがお迎えに行きます。\n\nビル館内では飲
 食物の購入はできませんので、飲食物は事前に購入の
 上、ご来場ください。\n\n講座中（休憩時間など）にビ
 ル外に外出される際は、スタッフまでお声がけくださ
 い。\nまた携帯をご持参頂き、お戻りの時間をskillupai.t
 okyo@gmail.comまでご連絡ください。\nビル正面玄関へ、ス
 タッフがお迎えに上がります。\n\n講師\n\nH Kyoda\n東京
 大学大学院在籍。Jaxaと共同研究中。月探査機によって
 取得されたスペクトルデータを対象に、pandasなどのラ
 イブラリを用いたデータマイニングを行なっている。\
 n\nS Tahara\n東京大学大学院修了。新卒でベンチャー企業
 に入社後、エンジニアとプロジェクトマネジャーを経
 験。その後、リクルートにて複数のAI案件に携わる。
 現在は、医療業界と金融業界を中心に、様々なAI案件
 をリードする。\n\n当日のお持物\n\nご自身のノートPC（
 必須）\n動作環境\nMacOSX 10.9 以上 \nWindows 7 以上（64bit必
 須）\nメモリ4GB以上\n\n講座までの準備\n\nAnaconda3-5.0.1以
 上のインストールをいただき、ブラウザでJupyterが表示
 できている状態まで事前に準備お願い致します。\nブ
 ラウザからhttp://localhost:8888/treeで表示されていること
 をご確認してください。\n\n【Ｍacの場合】\n\n以下のサ
 イトから Anaconda をダウンロード\nhttps://www.continuum.io/dow
 nloads\nバージョン3.6を選択\nAnaconda3-5.0.1-MacOSX-x86_64.pkgを
 実行\nターミナルを起動し、Pythonを起動\n\n\n【Windowsの
 場合】\n\n以下のサイトから Anaconda をダウンロード\nhtt
 ps://www.continuum.io/downloads\nバージョン3.6を選択\nAnaconda3-5
 .0.1-Windows\n-x86_64.exeを実行\n(Add Anaconda to my PATH \nenvironmen
 t variableにチェック)\n\n\n4.コマンドプロンプトを起動し
 、\nPythonを起動\n\n*準備をお願いいたします。ハンズオ
 ン講座なので、ついてこれなくなってしまいます。\n\n
 領収書\n\n【Paypalでお支払いの場合】\nPayPal発行の受領
 書が領収書となります。\n受領書ページは、PayPalの支
 払い完了ページで「印刷用受領書を見る」をクリック
 すると表示されます。\n（当社よりの重複しての領収
 書発行は行えません)\n\n備考\n\n\n環境設定などでつま
 った場合、可能な限りフォローさせていただきますが
 、講義の流れを優先させていただきます。\n勉強会内
 容を撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください\n
 個人ブログへの記述については、良識の範囲内でお願
 いいたします\n講義コンテンツは全てスキルアップAIに
 帰属していますので、複製はご遠慮ください\n\n\n運営
 団体\n\nhttps://www.skillupai.com/\n
LOCATION:スキルアップ・ビデオテクノロジーズ株式会社 BF
 1スタジオ 東京都渋谷区桜丘町9番8号 KN渋谷3ビル
URL:https://techplay.jp/event/676114?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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