BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【初級者歓迎】描画スキルを高めるためのseabo rn・Plotly入門 X-WR-CALNAME:【初級者歓迎】描画スキルを高めるためのseabo rn・Plotly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:703800@techplay.jp SUMMARY:【初級者歓迎】描画スキルを高めるためのseaborn・ Plotly入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181102T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181102T220000 DTSTAMP:20260420T013254Z CREATED:20181019T175059Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70380 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\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、データの視覚化の能力です。\n\n本講座では、Jup yter notebook上で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描画の基本 であるMatplotlibからさらに進んで、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講座で基本的操作を学ばれた方は、【初級者歓 迎】kaggkeを始めるための前処理入門、【初級者歓迎】S cikit-learnを用いたkaggke入門などの講座にも参加してい ただけると、可視化スキルの重要性を認識いただけま す。\n\nまた、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・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、 構築したモデルの説明スキルの基礎\n\nカリキュラム\n\ n\n本講座の目的とゴールの共有\nSeabornで多様なプ ロットを体験\nPandasのPlotメソッド\nインタラクティ ブなグラフ。Plotly\n演習問題\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\n前提知識\n\n\nPythonの基礎的な文法、NumPy\, Pa ndasの基礎をある程度理解していることが望ましい\n\n\n Python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Panda s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. Numpy、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Matplotlib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 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【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\nAn aconda3-5.0.1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\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/703800?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR