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ライブラリ基礎 （データ可視化） X-WR-CALNAME:機械学習を始めるためのpythonライブラリ基礎 （データ可視化） 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:697080@techplay.jp SUMMARY:機械学習を始めるためのpythonライブラリ基礎（デ ータ可視化） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181013T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181013T170000 DTSTAMP:20260420T074740Z CREATED:20180916T202123Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69708 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\n機械 学習の実社会への応用が急速に普及した現在でも、意 思決定の全てがデータの定量評価によって置き換わる ことはなく、重要な場面では解析結果をもとに人間が 判断を下す局面が多くあります。\nそこで重要となる のが、データを人間にとってわかりやすい形で表現す る力、すなわちデータの視覚化の能力です。\n\n本講座 では、Jupyter notebook上で３つの主要なデータ視覚化用ラ イブラリを用いて、自在にグラフを作成する方法を学 びます。\nこれらのライブラリは実装上複数の書き方 が混在し、混乱を招きやすいため、系統別に整理をす ることで書き分ける力を養います。\n\nこの講座を学び 終えた方は、次のステップとして「Pythonデータ分析実 践」講座に進まれますと、機械学習の本格的な学習に 入る準備の総仕上げを行うことができますので、是非 ご検討ください。\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 python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 pyt hon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 python ライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理）\n\n \n 10/21（日）\n 14:30-17:00\n レベル2\n アドバンス\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 10/27（土）\n 9:30-13:30\n レベル3\n ベーシック\n p ython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・ 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\n\n本講座の目的とゴールの共有 \nPythonにおけるグラフ生成の要！Matplotlibを攻略しよう\ n視覚化表現の幅を広げる！Seabornを使ってみよう\nイン タラクティブなグラフで訴求力アップ！Plotlyを駆使し よう\n演習\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の基礎的な文法(シリーズ第 一講)、NumPy\, Pandasの基礎(シリーズ第二講)の内容をあ る程度理解されている方\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://img ur.com/a/XteLG\n\n遅刻される方は、入り口に着かれました ら、skillupai.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\nMacOS X 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\npip install plotly==2.7.0でplotlyと いうライブラリのインストールをお願いします。\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://w ww.skillupai.com/\n\n講座に関するお問い合わせは、info@skill upai.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/697080?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR