BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:機械学習を始めるためのPythonプログラミング 入門 X-WR-CALNAME:機械学習を始めるためのPythonプログラミング 入門 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:697078@techplay.jp SUMMARY:機械学習を始めるためのPythonプログラミング入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181006T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181006T170000 DTSTAMP:20260421T165301Z CREATED:20180916T201048Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69707 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\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Python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\nPython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ベーシックとアドバンス\n\n ベーシック　：　理論や基本的な考え方・操作などを 学びます　\n\nアドバンス　：　複数の実務的な演習を 実施し、理解の定着を図ります\n\nスケジュール\n\n\n\n\ n 日程\n 時間\n レベル\n カテゴリ\n 講義名\n\n\n\n\n 10/06（土）\n 9:30-13:30\n レベル1\n ベーシック\n python プログラミング入門\n\n\n 10/06（土）\n 14:30-17:00\n レ ベル1\n アドバンス\n pythonプログラミング入門\n\n\n 10 /07（日）\n 9:30-13:30\n レベル2\n ベーシック\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 10/07（日）\n 14:30-17:00\n レベル2\n アドバンス\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 10/13（土）\n 9:30-13:30\n レベル3\n ベーシック\n pyth onライブラリ基礎（データ可視化）\n\n\n 10/13（土）\n 14:30-17:00\n レベル3\n アドバンス\n pythonライブラリ基 礎（データ可視化）\n\n\n 10/14（日）\n 9:30-13:30\n レベ ル4\n ベーシック\n pythonデータ分析実践（機械学習モ デル構築）\n\n\n 10/14（日）\n 14:30-17:00\n レベル4\n ア ドバンス\n pythonデータ分析実践（機械学習モデル構築 ）\n\n\n 10/20（土）\n 9:30-13:30\n レベル1\n ベーシック\ n pythonプログラミング入門\n\n\n 10/20（土）\n 14:30-17:00 \n レベル1\n アドバンス\n pythonプログラミング入門\n\ n\n 10/21（日）\n 9:30-13:30\n レベル2\n ベーシック\n pyt honライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理）\ n\n\n 10/21（日）\n 14:30-17:00\n レベル2\n アドバンス\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 10/27（土）\n 9:30-13:30\n レベル3\n ベーシック\ n pythonライブラリ基礎（データ可視化）\n\n\n 10/27（土 ）\n 14:30-17:00\n レベル3\n アドバンス\n pythonライブラ リ基礎（データ可視化）\n\n\n 10/28（日）\n 9:30-13:30\n レベル4\n ベーシック\n pythonデータ分析実践（機械学 習モデル構築）\n\n\n 10/28（日）\n 14:30-17:00\n レベル4\ n アドバンス\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、機械学習 の実務の流れと様々なアルゴリズムの基礎をマスター することができます。\n\nこの講座で得られること\n\n\n Pythonの基本的な文法\nJupyter Notebookの基本的な使い方\n\n \nカリキュラム\n\n\n導入\njupyternotebookの使い方\npythonの 基本事項\npythonの組み込み型\n制御文\n関数\nクラス\n例 外処理\n標準ライブラリ\n総合問題\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会場へのアクセス方法\n\n週末 はビル正面玄関が閉まっているため、開始10分前より 随時内側から開錠いたします。\nビル正面玄関前でお 待ちいただきますようお願い致します。\nhttps://imgur.com /a/XteLG\n\n遅刻される方は、入り口に着かれましたら、s killupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください。\nスタッフが お迎えに行きます。\n\nビル館内では飲食物の購入はで きませんので、飲食物は事前に購入の上、ご来場くだ さい。\n\n講座中（休憩時間など）にビル外に外出され る際は、スタッフまでお声がけください。\nまた携帯 をご持参頂き、お戻りの時間をskillupai.tokyo@gmail.comまで ご連絡ください。\nビル正面玄関へ、スタッフがお迎 えに上がります。\n\n講師\n\nS Mizoguchi\n\n東京大学大学 院所属。統計検定一級所持。ハンズフリー音声通信に 適した聴覚的品質を損なわない音声強調をテーマに、 深層学習と高次統計量分析の観点から、chainer を用い て研究を行っている。\n\n当日のお持物\n\nご自身のノ ートPC（必須）\n\n筆記用具\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\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\nブラウザ からhttp://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】\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\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:スキルアップ・ビデオテクノロジーズ株式会社 BF 1スタジオ 東京都渋谷区桜丘町9番8号 KN渋谷3ビル URL:https://techplay.jp/event/697078?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR