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:689440@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:20180909T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180909T140000 DTSTAMP:20260410T032725Z CREATED:20180806T204624Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68944 0?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 9/08（土）\n 10:00-14:00\n レベル1\n pyth on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 pyth onライブラリ基礎（データ可視化）\n\n\n 9/09（日）\n 1 5:00-19:00\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、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\n1.本講座の目 的とゴールの共有\n\n2.Pythonにおけるグラフ生成の要！M atplotlibを攻略しよう\n\n3.視覚化表現の幅を広げる！Seab ornを使ってみよう\n\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\n\n5.演習\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\nカネジュービル\n\n〒4 53-0014 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講師陣\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\nMacOSX 10.9 以上\n\nWindo ws 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://localho st: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.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: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/689440?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR