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 / Pandas徹底演習 X-WR-CALNAME:【初級者歓迎】高速データ処理のためのNumpy / Pandas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:706788@techplay.jp SUMMARY:【初級者歓迎】高速データ処理のためのNumpy / Panda s徹底演習 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181127T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181127T220000 DTSTAMP:20260422T234119Z CREATED:20181104T181448Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70678 8?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\nNumpy を用いた行列計算のスキル\ nPandas を用いたデータフレーム処理のスキル\n\n\nカリ キュラム\n\n\nNumpy による行列計算\nPandas によるデータ フレーム処理\n総合問題\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前提知識\n\n・「Python ライブラリ基 礎（行列計算、データフレーム処理）」受講者\n\n・Num py や Pandas を学んだけれど、実装に自信のない方\n\nPyth on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。\n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 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 Learn ing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【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、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\n https://www.skillupai.com/\n\n講座に関するお問い合わせは、i nfo@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/706788?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR