BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【初級者歓迎】Pythonプログラミング徹底演習 X-WR-CALNAME:【初級者歓迎】Pythonプログラミング徹底演習 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:704783@techplay.jp SUMMARY:【初級者歓迎】Pythonプログラミング徹底演習 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181106T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181106T220000 DTSTAMP:20260421T022934Z CREATED:20181024T214010Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70478 3?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徹底演習講座で は、理論や定理を学んだ後、実際に問題に取り組むこ とで、理解を深め、実力を身につけることを目的とし ます。\n\n本講座では、「機械学習のために Python を学 んだけれど、どのように使うのかピンと来ない」「基 本的な文法は習ったけれど、自力で何かを実装する練 習がしたい」といった皆様のために、講師による丁寧 な解説とサポートを受けながら短時間で実装スキルを 伸ばす最高の機会を提供いたします。\n\n演習で扱う内 容は、基本的にはスキルアップAIが提供する「Python プ ログラミング入門」のカリキュラムに沿っております が、「同様の内容を学んだけれど使い方がイマイチわ からない」という皆様も大歓迎です。「初めて Python を学ぶ」という方は、是非とも「Python プログラミング 入門」からご受講ください。\n\n加えて、Jupyter Notebook の便利機能や『正規表現』『ラムダ式』といった「実 務に役立つワンランク上の実装テクニック」も身につ けていただきます。 講座で実装スキルに自信のついた 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、一気に機械学習の基礎をマ スターすることができますので、ご検討ください。 こ の機会に是非とも Python の基本文法を自分のものにし てみてはいかがでしょうか。\n\nこの講座で得られるこ と\n\n\nPython の基本的な文法を用いた実装スキル\nJupyter Notebook の便利な機能の使い方\n\n\nカリキュラム\n\n\nJup yter Notebook の便利な使い方\nリストと辞書\n制御文\n関 数\nクラス\n正規表現\nラムダ式\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「Python プログラミング 入門」受講者\nPython の文法を学んだけれど、実装に自 信のない方\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遅刻される場合も直接会場にお越しくだ さい。\n講義時間中に出席を取ります。\n\n講師\n\nS Mizo guchi\n\n東京大学大学院所属。統計検定一級所持。日本 ディープラーニング協会のE資格合格者。\n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、c hainer 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【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:88 88/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/704783?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR