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） 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） 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:687211@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） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180901T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180901T133000 DTSTAMP:20260419T161613Z CREATED:20180725T174400Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68721 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\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 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 9:30-1 3:30\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 9:30-13:3 0\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\nPytho nにおけるグラフ生成の要！Matplotlibを攻略しよう\n視覚 化表現の幅を広げる！Seabornを使ってみよう\n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演習\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の基礎的な文法(シリーズ第一講)、 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\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/Xte LG\n\n遅刻される方は、入り口に着かれましたら、skillup ai.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講師陣\n\nH Kyoda\n\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\nH Matsumoto\n\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\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\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】\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\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/687211?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR