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:689497@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:20260410T203825Z CREATED:20180807T020444Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68949 7?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日程\n時間\nレベル\n講義名\n\n\n\n9/08（土）\n 10:00-14:00\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）\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\n9/09（ 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（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、Pandas）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\nこれから、データ分析、機械学習をはじめ たい方\nPython未経験者のエンジニアの方\n将来的にデー タサイエンティストになりたい方\n\n\n前提スキル\n\n・ Pythonの基本的な文法がわかる方\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。HC I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動作環境\n MacOSX 10.9 以上 \nWindows 7 以上（64bit必須）\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*準備をお願いいたします。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。 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/689497?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR