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Pandas 入門 X-WR-CALNAME:【初級者歓迎】高速データ処理のためのPandas 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:704970@techplay.jp SUMMARY:【初級者歓迎】高速データ処理のためのPandas入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181120T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181120T220000 DTSTAMP:20260421T141851Z CREATED:20181025T161143Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70497 0?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、データベースのフ ォーマット及び操作ツールを備えるPandasは最重要なラ 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Pandas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Pythonライブラリ （Pandas）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\nPandasとは\n自作データフレームでPan dasを学ぼう\nデータを絞り込んで分かりやすい データフレームを作ろう\n外部データフレームて ゙Pandasを学ぼう\n複数のデータフレームを結合し よう\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\n・Python未経験者のエンジニアの方\n\ 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\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\n・Numpyをある程度理解している方\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・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. Sciki t-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 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。\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【Payp al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.ski llupai.com/\n\n講座に関するお問い合わせは、info@skillupai.c om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/704970?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR