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:687210@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:20180826T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180826T133000 DTSTAMP:20260412T182943Z CREATED:20180725T174146Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68721 0?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 Saito\n\nスキルア ップAI講師。横浜国立大学卒業。高専時代に画像認識 に対して興味を持ったことがきっかけで、現在ではDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野のア ルゴリズム研究開発やコンサルティングに従事。日本 ディープラーニング協会の2018年度G検定 合格者。\n\nG S hirato\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Pytho n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*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/687210?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR