BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:【機械学習のためのPython集中講座】Pythonライ
 ブラリ基礎（データ可視化）
X-WR-CALNAME:【機械学習のためのPython集中講座】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:687873@techplay.jp
SUMMARY:【機械学習のためのPython集中講座】Pythonライブラ
 リ基礎（データ可視化）
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180902T100000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180902T140000
DTSTAMP:20260505T195646Z
CREATED:20180730T060620Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68787
 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n毎週
 末、東京で実施しているPython基礎講座になります。\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日程\n時間\nレベル\n講義
 名\n\n\n\n\n9/01（土）\n10:00-14:00\nレベル1\npythonプログラ
 ミング入門\n\n\n9/01（土）\n15:00-19:00\nレベル2\npythonライ
 ブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理）\n\n\n9/02
 （日）\n10:00-14:00\nレベル3\npythonライブラリ基礎（デー
 タ可視化）\n\n\n9/02（日）\n15:00-19:00\nレベル4\npythonデー
 タ分析実践（機械学習モデル構築）\n\n\n\n告知は随時
 行います\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この講座で得られること\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
 \n\nカリキュラム\n1.本講座の目的とゴールの共有\n2.Pyth
 onにおけるグラフ生成の要！Matplotlibを攻略しよう\n3.視
 覚化表現の幅を広げる！Seabornを使ってみよう\n4.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\n5.演習\n\n\n\n対象者\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の
 内容をある程度理解されている方\n\n\n\n会場へのアク
 セス方法\n大阪中心部の会議室を予定しています。\n確
 定次第、お知らせいたします。\n\n\n\n講師陣\nH Kyoda\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\n\n当日のお
 持物\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\n\n講
 座までの準備\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:888
 8/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\n\n領収書\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\n\n備考\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\n運営団体\nhttps://w
 ww.skillupai.com/\n講座に関するお問い合わせは、info@skillup
 ai.comまでお願いいたします。
LOCATION:大阪駅周辺予定 大阪府大阪市北区梅田３丁目１
 −１
URL:https://techplay.jp/event/687873?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR