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 （行列計算、データフレーム処理） X-WR-CALNAME:機械学習を始めるためのPythonライブラリ基礎 （行列計算、データフレーム処理） 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:686522@techplay.jp SUMMARY:機械学習を始めるためのPythonライブラリ基礎（行 列計算、データフレーム処理） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180811T143000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180811T183000 DTSTAMP:20260419T091828Z CREATED:20180722T175731Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68652 2?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、Pythonライブラリの扱 い方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近年、Pythonが科学技術計算や機 械学習の分野で特に重宝されている要因の一つは、そ の豊富なライブラリ群の存在にあります。特に、高度 な数値計算を高速に実行するNumPy、データベースのフ ォーマット及び操作ツールを備えるPandasは最重要なラ イブラリであり、機械学習の実装に当たっては欠かせ ない前提知識となります。\n\n本講座では、機械学習へ の応用を見据えたNumPy、Pandas操作の必要事項を基礎か らハンズオン形式にて習得することを目指します。\n\n \n\n\n 日程\n 時間\n レベル\n 講義名\n\n\n\n\n 8/04（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 8/05（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 8/11（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 8 /11（土）\n 14:30-18:30\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 8/12（日）\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 8/12（日）\n 14:30-18:30\n レベル4\n pythonデー タ分析実践（機械学習モデル構築）\n\n\n 8/18（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 8/19（日）\n 9:30-13:30\n レベル4\n pythonデー タ分析実践（機械学習モデル構築）\n\n\n 8/25（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 8/26 （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 9/01（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 9/02（日）\n 9:30-13:30\n レベル4\n pythonデータ 分析実践（機械学習モデル構築）\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・機械学習に必須のPythonライブラリ（ NumPy、Pandas）の使い方\n\nカリキュラム\n\n\n本講座の目 的とゴールの共有\nNumPyで計算を高速化してみよう\nPand asでデータ処理を効率化してみよう\nNumPy-Pandas間でデー タの受け渡しをしてみよう\n演習問題\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\n・ Python未経験者のエンジニアの方\n\n・将来的にデータサ イエンティストになりたい方\n\n前提スキル\n\n・Python の基本的な文法がわかる方\n\n・機械学習を始めるため のPython文法入門を受講された方\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@gma il.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\nS Takahashi\n\n東京 大学教養学部広域化学科卒業。東京大学大学院総合文 化広域科学専攻研究科修了。GPS将棋の開発者である金 子知適研究室にてゲームAIの研究を行う。ゲームプロ グラミングワークショップ2014研究奨励賞受賞。東京大 学広域科学専攻奨励賞受賞。\n新卒で株式会社リコー に入社。情報システム部門で社内向けWebアプリケーシ ョンを作成する。また、WatsonやAzure AIなどのAI技術に関 する調査も担当。その後、株式会社YTSを設立。オンラ インや教室でのプログラミングセミナーを多数実施。 基本的なプログラミングからAIに渡るまで、様々な内 容を指導している。\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\nAn aconda3-5.0.1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\n講 座に関するお問い合わせは、info@skillupai.comまでお願い いたします。\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/686522?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR