BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【初級者歓迎】Pythonプログラミング徹底演習 X-WR-CALNAME:【初級者歓迎】Pythonプログラミング徹底演習 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:708767@techplay.jp SUMMARY:【初級者歓迎】Pythonプログラミング徹底演習 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181221T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181221T220000 DTSTAMP:20260421T180636Z CREATED:20181118T192332Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70876 7?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徹底演習講座で は、理論や定理を学んだ後、実際に問題に取り組むこ とで、理解を深め、実力を身につけることを目的とし ます。\n\n本講座では、「機械学習のために Python を学 んだけれど、どのように使うのかピンと来ない」「基 本的な文法は習ったけれど、自力で何かを実装する練 習がしたい」といった皆様のために、講師による丁寧 な解説とサポートを受けながら短時間で実装スキルを 伸ばす最高の機会を提供いたします。\n\n演習で扱う内 容は、基本的にはスキルアップAIが提供する「Python プ ログラミング入門」のカリキュラムに沿っております が、「同様の内容を学んだけれど使い方がイマイチわ からない」という皆様も大歓迎です。「初めて Python を学ぶ」という方は、是非とも「Python プログラミング 入門」からご受講ください。\n\n加えて、Jupyter Notebook の便利機能や『正規表現』『ラムダ式』といった「実 務に役立つワンランク上の実装テクニック」も身につ けていただきます。 講座で実装スキルに自信のついた 方は、毎月開講予定の「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、一気に機械学習の基礎をマ スターすることができますので、ご検討ください。 こ の機会に是非とも Python の基本文法を自分のものにし てみてはいかがでしょうか。\n\nこの講座で得られるこ と\n\n\nPython の基本的な文法を用いた実装スキル\nJupyter Notebook の便利な機能の使い方\n\n\nカリキュラム\n\n\nJup yter Notebook の便利な使い方\nリストと辞書\n制御文\n関 数\nクラス\n正規表現\nラムダ式\n例外処理\n標準ライブ ラリ\n総合問題\n\n\n対象者\n\n\n「Python プログラミング 入門」受講者\nPython の文法を学んだけれど、実装に自 信のない方\n\n\n＊該当講座は、前レベルの講座を理解 している前提で進行します。\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pyth on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・Pan das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・P lotly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 Takahashi\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\nWi ndows 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環境はございますが、繋がりにくい場合はご自身 のテザリングをご利用ください。（ベストエフォート となります。）\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://www.skillupai.co m/\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/708767?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR