BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【演習講座】機械学習を始めるためのpythonデ ータ分析実践（機械学習モデル構築） X-WR-CALNAME:【演習講座】機械学習を始めるための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:692371@techplay.jp SUMMARY:【演習講座】機械学習を始めるためのpythonデータ 分析実践（機械学習モデル構築） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180902T143000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180902T170000 DTSTAMP:20260424T055452Z CREATED:20180823T200718Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69237 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\n【演 習講座】では、理論や定理を学んだ後、実際に問題に 取り組むことで、理解を深め、実力を身につけること を目的とします。\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本講座では、Pythonプログラミング の講座を一度受講された方あるいは勉強中の方に対象 とし、演習問題を解くことを通して，回帰・分類を始 めとしてどのようなタスクにおいても必須となる\n\n\n データの前処理・整形\n変数選択\nハイパーパラメータ チューニング\nモデルの検証方法\n\n\nへの知識を深め ，pandas・scikit-learnを用いて自力で実装する実践的講座 となります。\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 8/04 （土）\n 9:30-13:30\n レベル1\n pythonプログラミング入 門\n\n\n 8/05（日）\n 9:30-13:30\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 8/11 （土）\n 9:30-13:30\n レベル1\n pythonプログラミング入 門\n\n\n 8/11（土）\n 14:30-18:30\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 8/12 （日）\n 9:30-13:30\n レベル3\n pythonライブラリ基礎（ データ可視化）\n\n\n 8/12（日）\n 14:30-18:30\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 8/1 8（土）\n 9:30-13:30\n レベル3\n pythonライブラリ基礎（ データ可視化）\n\n\n 8/19（日）\n 9:30-13:30\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 8/25 （土）\n 9:30-13:30\n レベル1\n pythonプログラミング入 門\n\n\n 8/26（日）\n 9:30-13:30\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 9/01 （土）\n 9:30-13:30\n レベル3\n pythonライブラリ基礎（ データ可視化）\n\n\n 9/02（日）\n 9:30-13:30\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講座で基本的操作を学ばれた方 は、毎月開講予定の「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\npandas、scikit-learnを組 み合わせたデータの前処理\nscikit-learnによる予測モデ ルの構築と検証\nパラメータチューニングの方法\nscikit -learnの公式リファレンスをある程度読めるようにする\ n\n\nカリキュラム\n\n演習と解説をメインに以下を進め ていく予定です。\n\n\n本講座の目的とゴールの共有\n データの前処理\n\n質的データ・欠損値の取り扱い\n\nsc ikit-learnを用いた予測モデルの構築\n\n木モデル、線形 モデル、より複雑なモデル\n\n予測モデルの改善\n\nデ ータの正規化・標準化\n次元削減（変数選択）\nモデル の検証\nパラメータチューニング\n\n\n\n対象者\n\n\nPython の基礎的な文法(シリーズ第一講)\nNumPy\, Pandasの基礎(シ リーズ第二講)\nMatplotlib\, Seabornの基礎(シリーズ第三講) \n機械学習モデル構築(シリーズ第四講)\n\n\nの内容をあ る程度理解されている方、「現場で使える機械学習・ データ分析基礎講座」に万全の体制で望みたい方\n\n会 場へのアクセス方法\n\n直接会場にお越しください。\n\ n遅刻の場合も直接会場にお越しください。\n\n【場所 について 】\n\n住所は、東京都渋谷区桜丘町２９−２ ５ 渋谷パールホームというマンションです。\n\n部屋 番号は406号室です（ドアの上に部屋番号があります） 。\n\n渋谷パールホームは、東京渋谷福音協会の向かい のマンションです。\n \n近くにコンビニ「ローソン」 があります。\n\n詳しい経路はこちらから。 \nhttps://goo. gl/maps/NTtXg4KwicQ2\n\n講師\n\nS Takahashi\n\n東京大学教養学部 広域化学科卒業。東京大学大学院総合文化広域科学専 攻研究科修了。GPS将棋の開発者である金子知適研究室 にてゲームAIの研究を行う。ゲームプログラミングワ ークショップ2014研究奨励賞受賞。東京大学広域科学専 攻奨励賞受賞。\n\n新卒で株式会社リコーに入社。情報 システム部門で社内向けWebアプリケーションを作成す る。また、WatsonやAzure AIなどのAI技術に関する調査も担 当。その後、株式会社YTSを設立。オンラインや教室で のプログラミングセミナーを多数実施。基本的なプロ グラミングからAIに渡るまで、様々な内容を指導して いる。\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\n最新のAnacondaをインストールし、ブラウザでJupy terNotebookを表示できる状態まで事前に準備お願い致し ます。\n\nこちらを参考にしてください。\nhttps://goo.gl/F RWrax\n\n※各自で必ず当日までに環境構築をお願いいた します。\nもし環境構築等でご不明な点等あれば、事 前にご連絡いただければご案内します。\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\n\n運営団体\n\nhtt ps://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:渋谷パールホーム 東京都渋谷区桜丘町２９−２ ５ URL:https://techplay.jp/event/692371?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR