BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:秋の陣【機械学習のためのPython集中講座】Pytho nライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理） X-WR-CALNAME:秋の陣【機械学習のためのPython集中講座】Pytho n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:687542@techplay.jp SUMMARY:秋の陣【機械学習のためのPython集中講座】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:20180901T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180901T190000 DTSTAMP:20260426T172733Z CREATED:20180727T195519Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68754 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\n毎週 末、東京で実施しているPython基礎講座になります。\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Pyth on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 9/01 （土）\n 10:00-14:00\n レベル1\n pythonプログラミング入 門\n\n\n 9/01（土）\n 15:00-19:00\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 9/02 （日）\n 10:00-14:00\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 15:00-19:00\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\nお得なPython集中講座セットは 、こちら からお申し込みを受け付けております。\n講 座内で全て消化できない方向けに、HPから動画も購入 いただけるようにする予定です。\n\n\n講座で基本的操 作を学ばれた方は、今秋開講予定の「現場で使える機 械学習・データ分析基礎講座（第2期大阪） 」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、Pand as）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\nPandas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\nDF E貸会議室・大阪梅田\n\n大阪府大阪市北区芝田2-7-18 オ ーエックス梅田ビル新館7F\n\n阪急梅田駅 徒歩5分（阪 急京都本線）/ JR大阪駅 徒歩7分（JR大阪環状線）\n\n・J R 大阪駅・地下鉄梅田駅からの場合： 地下鉄梅田駅 5 番出口から真っ直ぐ進み、ファーストキッチンの見え る交差点を 渡り、そのまま真っ直ぐお進みください。 JRA 場外馬券場、青山、四谷学院を超えてエネオスの 隣のビルになります。\n\n・阪急梅田駅からの場合： 茶屋町口から新阪急ホテルアネックスもしくは DD ハウ スを目指してください。 新阪急ホテルアネックス（DD ハウス）の角を左に曲がり、高架道路をくぐる 横断歩 道を渡ったビルになります。\n\n※当ビルの 1 階にはド トールコーヒーとファミリーマートが入っています。\ n\n※地図のダウンロードはこちらから。\n\n講師\n\nH Kyo da\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\nW Sasaki\n\n京都大学大学院在籍。深層強化学 習の正則化に関する研究をしている。研究やKaggleなど でPythonを用いたデータ解析を行なっている。\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\nMacOS X 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、Pa yPal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:DFE貸会議室・大阪梅田 大阪府大阪市北区芝田2-7-1 8 オーエックス梅田ビル新館7F URL:https://techplay.jp/event/687542?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR