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データ分析実践 （機械学習モデル構築） X-WR-CALNAME: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:697081@techplay.jp SUMMARY: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:20181014T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181014T170000 DTSTAMP:20260420T191042Z CREATED:20180916T202439Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69708 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\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\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 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 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 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 pyth on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\n データを様々な面から視覚化してみよう\nデータを機 械学習に向いた形式に整理しよう\nScikit-learnを用いて 分類を行なってみよう\n演習\n\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。\nht tps://imgur.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@gm ail.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\nH Kyoda\n\n東京大学 大学院在籍。Jaxaと共同研究中。月探査機によって取得 されたスペクトルデータを対象に、pandasなどのライブ ラリを用いたデータマイニングを行なっている。\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 insta ll 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://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/697081?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR