BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【未経験者歓迎】Pythonで学ぶオブジェクト指 向と標準ライブラリ超入門 X-WR-CALNAME:【未経験者歓迎】Pythonで学ぶオブジェクト指 向と標準ライブラリ超入門 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:703718@techplay.jp SUMMARY:【未経験者歓迎】Pythonで学ぶオブジェクト指向と 標準ライブラリ超入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181030T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181030T220000 DTSTAMP:20260419T225917Z CREATED:20181019T110023Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70371 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\nPython でデータ分析を学んで行きたいというプログラミング 初級レベルの方向けに、ハンズオン形式でPythonの文法 を学び、データ分析・機械学習を始めるための足掛か りとしていただくための講座です。\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\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。\n\n そのようなPythonで、全プログラミング言語に共通する 考え方を身につけましょう。\n\n講座で基本的操作を学 ばれた方は、定期開講予定の「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全てのプ ログラミング言語に共通する基本的思想\nJupyter Notebook の基本的な使い方\nPythonの基本的な文法\n\n\nカリキュ ラム\n\n\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（Pythonプログラミング総復習）\n\n\n対象者\n\n\n 非エンジニアの方\nこれから、データ分析、機械学習 をはじめたい方\n将来的にデータサイエンティストに なりたい方\n\n\nPython講座一覧\n\n皆様の強い要望にお応 えして、ご好評をいただいていたpythonレベル１～４の 授業を前後半に分けて、平日夜にも受講できるように 致しました。休日にまとまった時間を取るのが難しか った方でも受講しやすくなりましたのでぜひご利用く ださい！\n\n\n\n\n レベル\n カテゴリ\n 講座名\n\n\n\n\n レベル１ 入門\n Pythonプログラミング入門\n 1. Pythonで 学ぶプログラミング超入門\n\n\n レベル１ 入門\n Python プログラミング入門\n 2. Pythonで学ぶオブジェクト指向 と標準ライブラリ超入門\n\n\n レベル１ 入門\n Pythonプ ログラミング入門\n 3. Pythonプログラミング徹底演習\n\ n\n レベル２ 初級前半\n Pythonライブラリ基礎(行列計 算、データフレーム処理)\n 4. 高速データ処理のため のNumpy入門\n\n\n レベル２ 初級前半\n Pythonライブラリ 基礎(行列計算、データフレーム処理)\n 5. 高速データ 処理のためのPandas入門\n\n\n レベル２ 初級前半\n Python ライブラリ基礎(行列計算、データフレーム処理)\n 6. N umpy、Pandas徹底演習\n\n\n レベル３ 初級後半\n Pythonラ イブラリ基礎(データ可視化)\n 7. データ可視化のため のMatplotlib入門\n\n\n レベル３ 初級後半\n Pythonライブ ラリ基礎(データ可視化)\n 8. 描画スキルを高めるため のseaborn・Plotly入門\n\n\n レベル３ 初級後半\n Pythonラ イブラリ基礎(データ可視化)\n 9. 機械学習のためのMatp lotlib徹底演習\n\n\n レベル４ 初中級\n Pythonデータ分析 実践(機械学習モデル構築)\n 10. kaggleを始めるための前 処理入門\n\n\n レベル４ 初中級\n Pythonデータ分析実践 (機械学習モデル構築)\n 11. Scikit-learnを用いたkaggle入門 \n\n\n レベル４ 初中級\n Pythonデータ分析実践(機械学 習モデル構築)\n 12. 機械学習モデル構築徹底演習\n\n\n レベル５ 中級\n 現場で使える機械学習・データ分析 基礎講座\n 現場で使える機械学習・データ分析基礎講 座\n\n\n\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遅刻される場合も直接会場にお越しくだ さい。\n\n講義時間中に出席を取ります。\n\n講師\n\nS Sa ito\n\nスキルアップAI講師。横浜国立大学卒業。高専時 代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで 、現在ではDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工 知能分野のアルゴリズム研究開発やコンサルティング に従事。日本ディープラーニング協会の2018年度G検定 合格者。\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\n*準備ができていない場 合、ハンズオン講座なので、フォローできない場合が ございます。\n\n通信環境に関して\n\nWi-Fiあり\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最小遂行人数「4名」：開 催日の2日前までに最小遂行人数に達しない場合は、中 止となります。ただし、複数のチャンネルで募集を行 っているため、本サイトでの申込者数が最小遂行人数 に達しない場合でも開催になる場合がございます。\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\nスキルアップAI\n\n https://www.skillupai.com/\n\n講座に関するお問い合わせは、i nfo@skillupai.comまでお願いいたします。\n LOCATION:スキルアップAI 水道橋オフィス (スカイワードビ ルディング5F) 東京都千代田区神田三崎町3-3-20 URL:https://techplay.jp/event/703718?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR