BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【初級者歓迎】データ可視化のためのMatplotlib 入門 X-WR-CALNAME:【初級者歓迎】データ可視化のためのMatplotlib 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:708768@techplay.jp SUMMARY:【初級者歓迎】データ可視化のためのMatplotlib入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181204T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181204T220000 DTSTAMP:20260421T171141Z CREATED:20181118T192741Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70876 8?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、Jup yter notebook上でデータ視覚化用ライブラリを用いて、自 在にグラフを作成する方法を学びます。\nこれらのラ イブラリは実装上複数の書き方が混在し、混乱を招き やすいため、系統別に整理をすることで書き分ける力 を養います。\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 ・機械学習に取り組むにあたっての、実技に関する直 前知識、構築したモデルの説明スキルの基礎\n\nカリキ ュラム\n\n\n本講座の目的とゴールの共有\nMatplotlibの基 本事項\nMatplotlibで数式をプロットする\nMatplotlibに よるData visualizationの基礎\n演習問題\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\nPythonの基礎的な文法、NumPy\, Pandasの基礎をある程度理解していることが望ましい\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\n講師\n\nS Matsubara\n\n某企業にてIoT/AI を活用したマーケティングのシステム開発・データ分 析のグループリーダーを担当。\n大阪大学工学部・応 用物理学科（信号処理）、奈良先端科学技術大学院大 学・情報科学研究科（AR研究）を卒業後、某医療機器 メーカーでの解析アルゴリズム開発や、10年に渡る欧 米の開発拠点でのソリューション開発などを経て現職 。\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 Pytho n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\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【P aypal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\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/708768?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR