BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:機械学習を始めるためのpythonデータ分析実践 （機械学習直前） X-WR-CALNAME:機械学習を始めるためのpythonデータ分析実践 （機械学習直前） X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:676600@techplay.jp SUMMARY:機械学習を始めるためのpythonデータ分析実践（機 械学習直前） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180617T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180617T133000 DTSTAMP:20260421T150407Z CREATED:20180529T181142Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/67660 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\n機械 学習を用いたデータ分析の実践においては、機械学習 のアルゴリズムや統計に関する知識、実装に用いる言 語やライブラリの知識が必要ですが、双方の知識を有 機的に結びつけることもまた重要です。前講までの内 容でPythonで機械学習を実装するに当たって必須のツー ルが揃いましたので、次はこれらをデータ分析の実装 に応用してみましょう。\n\n本講座では、データ分析入 門者向けの有名データセットである「タイタニック号 の乗客の生存予測」を題材に、Jupyter notebook上でシリー ズ第三講までに扱ってきたNumPy\, Pandas\, Matplotlibを活用 しながらデータの整理・可視化を行い、整理したデー タをScikit-learnで実装された有名な機械学習アルゴリズ ムを用いて分析します。\n\nこの講座を学び終えれば、 「現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 」受 講に向けての予備知識は万全なものとなります。次の ステップとして実践的な機械学習を学ばれるに当たっ て非常に有用な講座となっておりますので、ぜひご検 討ください。\n\n講義名\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n 日程\n 時間\n レベル\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 9:30 -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 7/15（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 -13:30\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・機械学習に取り組むにあたっての、実技に 関する直前知識\n\nカリキュラム\n\n1.本講座の目的とゴ ールの共有\n\n2.データを様々な面から視覚化してみよ う\n\n3.データを機械学習に向いた形式に整理しよう\n\n 4.Scikit-learnを用いて分類を行なってみよう\n\n5.演習\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\n・Pythonの基礎的な文法(シリーズ第一講)\n\n・Num Py\, Pandasの基礎(シリーズ第二講)\n\n・Matplotlib\,Seabornの 基礎(シリーズ第三講)\nの内容をある程度理解されてい る方\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.tokyo@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 Matsumoto\n慶應義塾大学大学院在籍。HCI応 用を見据えた小型高性能レーダデバイスの設計、作製 を行い、それを用いた測定結果を対象にPythonを用いて データ分析を行っている。\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月 面画像データを対象に\, chainer\, scikit-learnなどのライブ ラリを用いて機械学習を行なっている。\n\nG Shirato\n慶 應義塾大学大学院在籍。フランス留学中にVRを学び、Mi crosoft Hololensアプリの開発を経験。現在はネットワーク 理論をサッカーに応用する研究をしており、サッカー のプレーデータを対象に、networkxなどのPythonライブラ リを用いた分析をしている。\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*準備ができ ていない場合、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/676600?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR