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プログラミング 入門 X-WR-CALNAME:機械学習を始めるためのPythonプログラミング 入門 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:687209@techplay.jp SUMMARY:機械学習を始めるためのPythonプログラミング入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180825T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180825T133000 DTSTAMP:20260410T235152Z CREATED:20180725T173937Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68720 9?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 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 8/1 8（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\nPythonの基本的な文法 \nJupyter Notebookの基本的な使い方\n\n\nカリキュラム\n\n\n 導入\njupyternotebookの使い方\npythonの基本事項\npythonの組 み込み型\n制御文\n関数\nクラス\n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\nこれから、データ分析 、機械学習をはじめたい方\nPython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\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\nS Mizoguchi\n\n東京大学大学院所属。統計検定一 級所持。ハンズフリー音声通信に適した聴覚的品質を 損なわない音声強調をテーマに、深層学習と高次統計 量分析の観点から、chainer を用いて研究を行っている 。\n\nG Shirato\n\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動作環境\nMac OSX 10.9 以上 \nWindows 7 以上（64bit必須）\nメモリ4GB以上\n \n通信環境に関して\n\n基本的にはこちらでWi-Fi環境を 確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がな いとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします 。（現在開講中の講座にて会場にWi-Fi環境が無い場合 、ご自身のスマートフォンのデザリングなどで対応さ れております）\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/downlo ads\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\nhttps: //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 \nenvironment v ariableにチェック)\nコマンドプロンプトを起動し、\nPyth onを起動\n\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\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/687209?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR