BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【初級者歓迎】機械学習のためのMatplotlib徹底 演習 X-WR-CALNAME:【初級者歓迎】機械学習のためのMatplotlib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:705285@techplay.jp SUMMARY:【初級者歓迎】機械学習のためのMatplotlib徹底演習 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181109T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181109T220000 DTSTAMP:20260426T180813Z CREATED:20181027T144739Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70528 5?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\, 3 つのライブラリ（Matplotlib\, Seaborn\, Ploty）を駆使して、 適切な可視化方法について学んでいただきます。 演習 問題を通してあらゆるデータに対する可視化方法を習 得しましょう。\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】Scikit-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データに応じた適切な可視化を行うことができる.\n\n カリキュラム\n\n\n導入\nMatplotlib\, Seaborn\, Plotlyの基本事 項復習\nMatplotlib\, Seabornを用いてさまざまなグラフの作 成\nPlotlyを用いて\, インタラクティブな三次元グラフ の作成\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\nPyth onの文法を理解されている方\nPandas\, Matplotlib\, Seaborn\, P lotyについてある程度理解されている方\n「現場で使え る機械学習・データ分析基礎講座 」に万全の体制で 望みたい方\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 Taka hashi\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\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/705285?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR