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 （機械学習モデル構築） X-WR-CALNAME:機械学習を始めるためのpythonデータ分析実践 （機械学習モデル構築） 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:686780@techplay.jp SUMMARY:機械学習を始めるためのpythonデータ分析実践（機 械学習モデル構築） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180812T143000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180812T183000 DTSTAMP:20260420T074959Z CREATED:20180724T020359Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68678 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\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 py thon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 pyth on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 9:30-13:30\n レベル3\n pythonライブラリ基 礎（データ可視化）\n\n\n 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\n\n本講座の目的とゴールの共有\nデータを様 々な面から視覚化してみよう\nデータを機械学習に向 いた形式に整理しよう\nScikit-learnを用いて分類を行な ってみよう\n演習\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の基礎的な文法( シリーズ第一講)\n・NumPy\, Pandasの基礎(シリーズ第二講) \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://img ur.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\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\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/686780?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR