BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【初級者歓迎】高速データ処理のためのNumpy入 門 X-WR-CALNAME:【初級者歓迎】高速データ処理のためのNumpy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:704784@techplay.jp SUMMARY:【初級者歓迎】高速データ処理のためのNumpy入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181113T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181113T220000 DTSTAMP:20260424T002804Z CREATED:20181024T214644Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70478 4?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、Pythonライブラリの扱 い方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近年、Pythonが科学技術計算や機 械学習の分野で特に重宝されている要因の一つは、そ の豊富なライブラリ群の存在にあります。特に、高度 な数値計算を高速に実行するNumPyは全ての基礎となる 最重要なライブラリであり、機械学習の実装に当たっ ては欠かせない前提知識となります。\n\n本講座では、 機械学習への応用を見据えたNumPy操作の必要事項を基 礎からハンズオン形式にて習得することを目指します 。\n\nこの講座で得られること\n\n機械学習に必須のPytho nライブラリ（NumPy）の使い方\n\nカリキュラム\n\n\n本講 座の目的とゴールの共有\nNumPyとは\n配列を作ってみよ う\n巨大な配列から欲しいデータを高速で抜き出 そう\n配列を使った計算をしよう\nランダムな配列を 作ろう」\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・Python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前提スキル\n\n・Pythonの基本的な文法がわかる方\n・ 機械学習を始めるためのPython文法入門を受講された方\ 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. 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・Plot ly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。 遅刻される場合も直接会場にお越しください。 講義時 間中に出席を取ります。\n\n講師\n\nS Saito\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 Le arning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。\n日本 ディープラーニング協会のE資格合格者、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、ついてこれ なくなってしまいます。\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/704784?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR