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デー タ分析実践(機械学習モデル構築) X-WR-CALNAME:【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) 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:689469@techplay.jp SUMMARY:【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:20180909T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180909T190000 DTSTAMP:20260410T233427Z CREATED:20180806T212040Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68946 9?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 9/08（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.データを様々な面から視覚化して みよう\n\n3.データを機械学習に向いた形式に整理しよ う\n\n4.Scikit-learnを用いて分類を行なってみよう\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・Matplotlib\,Seabor n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\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\nMacOSX 10.9 以上\n\nWi ndows 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://l ocalhost: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】\n\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/689469?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR