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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
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SUMMARY:機械学習を始めるためのPythonプログラミング入門
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69722
 2?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 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筆記用具\n\n【動作環境】\n\nMacOSX 10.9 以上\n\nWindow
 s 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://local
 host: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\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: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
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