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:708770@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:20181218T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181218T220000 DTSTAMP:20260421T044055Z CREATED:20181118T193339Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70877 0?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\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、1 0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 Pyt hon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 Pyt hon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 Pythonデータ分析実践(機械学習モデル構築)\n 11. Sc ikit-learnを用いたkaggle入門\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 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【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.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/708770?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR