BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【未経験者歓迎】Pythonで学ぶプログラミング 超入門 X-WR-CALNAME:【未経験者歓迎】Pythonで学ぶプログラミング 超入門 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:708765@techplay.jp SUMMARY:【未経験者歓迎】Pythonで学ぶプログラミング超入 門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181207T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181207T220000 DTSTAMP:20260421T080047Z CREATED:20181118T191346Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70876 5?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\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。\n\n そのようなPythonで、全プログラミング言語に共通する 考え方を身につけましょう。\n\n講座で基本的操作を学 ばれた方は、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\n全てのプ ログラミング言語に共通する基本的思想\nJupyter Notebook の基本的な使い方\nPythonの基本的な文法\n\n\nカリキュ ラム\n\n\n導入\njupyternotebookの使い方\npythonの基本事項\np ythonの組み込み型\n制御文\n関数\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\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. 高速 データ処理のための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 Pyt hon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\n遅刻される場合も直接会 場にお越しください。\n\n講義時間中に出席を取ります 。\n\n講師\n\nS Mizoguchi\n\nスキルアップAI講師。統計検定 一級所持。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、chainer を用いて研究を行ってい る。東京大学大学院情報理工学系研究科所属。\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4 GB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 【Stripeでお支払いの場合】\nStripe発行の受領書が領収 書となります。当社より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://w ww.skillupai.com/\n\n講座に関するお問い合わせは、info@skill upai.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/708765?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR