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ライブラリ基礎 （データ可視化）中止 X-WR-CALNAME:機械学習を始めるためのpythonライブラリ基礎 （データ可視化）中止 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:683853@techplay.jp SUMMARY:機械学習を始めるためのpythonライブラリ基礎（デ ータ可視化）中止 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180728T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180728T133000 DTSTAMP:20260420T092809Z CREATED:20180706T112224Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68385 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n◆◆◆台風 の影響を考えた結果、「開催中止」を決定いたしまし た◆◆◆\n\n概要\n\n機械学習の実社会への応用が急速 に普及した現在でも、意思決定の全てがデータの定量 評価によって置き換わることはなく、重要な場面では 解析結果をもとに人間が判断を下す局面が多くありま す。\nそこで重要となるのが、データを人間にとって わかりやすい形で表現する力、すなわちデータの視覚 化の能力です。\n\n本講座では、Jupyter notebook上で３つ の主要なデータ視覚化用ライブラリを用いて、自在に グラフを作成する方法を学びます。\nこれらのライブ ラリは実装上複数の書き方が混在し、混乱を招きやす いため、系統別に整理をすることで書き分ける力を養 います。\n\nこの講座を学び終えた方は、次のステップ として「Pythonデータ分析実践」講座に進まれますと、 機械学習の本格的な学習に入る準備の総仕上げを行う ことができますので、是非ご検討ください。\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 9:3 0-13:30\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 9:3 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 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 9:30-1 3:30\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 9:30-13:3 0\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 7/1 5（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 9:3 0-13:30\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.Pythonにおけるグラフ生成の要！Matplotlibを攻略しよう \n\n3.視覚化表現の幅を広げる！Seabornを使ってみよう\n\ n4.インタラクティブなグラフで訴求力アップ！Plotlyを 駆使しよう\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・NumPy\, Pandasの基礎(シリーズ第二 講)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.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講師陣\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\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、Microsoft 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\n動作環境\n\nMacOSX 10.9 以上\n\nWindows 7 以上（64bit必 須）\n\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】\nPay Pal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/683853?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR