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:689495@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:20260412T125522Z
CREATED:20180807T020443Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68949
 5?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日程\n時間\nレベル\n講義名\n\n\
 n\n9/08（土）\n10:00-14:00\nレベル1\npythonプログラミング入
 門\n\n\n9/08（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\n9/09（日）\n1
 0:00-14:00\nレベル3\npythonライブラリ基礎（データ可視化
 ）\n\n\n9/09（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\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\,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\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\nWindows 7 以上（64bit必須）\n\nメモリ
 4GB以上\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ht
 tp://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】\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.co
 m/\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。
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/689495?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR