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データ分析実践 (機械学習モデル構築) X-WR-CALNAME:秋の陣【機械学習のためのPython集中講座】Pytho n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:687544@techplay.jp SUMMARY:秋の陣【機械学習のためのPython集中講座】Pythonデ ータ分析実践 (機械学習モデル構築) DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180902T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180902T190000 DTSTAMP:20260419T080810Z CREATED:20180727T200127Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68754 4?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 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 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\nDFE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・JR 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 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\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@skillupa i.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/687544?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR