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（行列計算、データフレーム処理） X-WR-CALNAME:【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） 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:689438@techplay.jp SUMMARY:【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:20180908T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180908T190000 DTSTAMP:20260420T160149Z CREATED:20180806T172749Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68943 8?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、Jupyter Notebookの使 い方から、データ分析・機械学習で必須のPythonライブ ラリの操作をハンズオンで学んでいただきます。\n\nPyt hon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 /08（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 9/08（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/ 09（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 9/09（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（４講座セット）はこちらからお申し込みください 。\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、オンラインで開講予定の「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、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\n カネジュービル\n\n〒453-0014 愛知県名古屋市中村区則武 １丁目２−１\n\nカネジュービル6階　第三会議室\n\n名 古屋駅新幹線口（西口）徒歩5分\n\nビル1階にはコンビ ニ（セブンイレブン東海地区1号店）があります。\n\n 講師\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\nS Uchida\n\n名古屋大学大学院在 籍。自然言語処理。不満調査データセットを用いて、 ユーザの不満投稿の予測手法の研究に従事。\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 会場に関して無線LANはありますがパソコンとの相性な どによって稀に作動しない場合もございますのでwifi環 境は自己責任にてお願いいたします。\nコンセントが2 箇所しかございません。一斉にご利用されるとブレー カーが飛ぶ可能性がございますのでPCの充電を満たし た状態でお越しください。\n\n\n運営団体\n\nhttps://www.ski llupai.com/\n\n講座に関するお問い合わせは、info@skillupai.c omまでお願いいたします。\n LOCATION:カネジュービル6階　第三会議室 愛知県名古屋市 中村区則武1丁目2-1 URL:https://techplay.jp/event/689438?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR