BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:Pythonデータ分析入門 X-WR-CALNAME:Pythonデータ分析入門 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:709628@techplay.jp SUMMARY:Pythonデータ分析入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181226T194500 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181226T220000 DTSTAMP:20260504T042240Z CREATED:20181125T061638Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70962 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nPythonデータ 分析入門\n概要\nPythonでデータ分析を行いたいという方 を対象に、データ分析入門講座をハンズオン形式で行 います。講座のゴールはデータをPython上で自在に操作 出来るようになることです。\nまた、こちらの講座は 、機械学習を始めるための足がかりになる講座でもあ ります。機械学習に必須な前処理の方法を学べるので 、機械学習をやりたいという方にも非常におすすめで す。受講後は、Pythonによる機械学習入門に進んでいた くと機械学習の入門も果たせます。\n※当講座はPython の基本的な文法を理解している方を対象としています 。文法に自身のない方は、Python入門講座も合わせて受 講することでスムーズな理解が可能です。\n※講座の 進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受 講したい方は、インストールをお勧め致します。\n講 座を通じて得られること\n・Python上でデータを自在に 操作するテクニック\n・機械学習を始めるための準備\n ・データ分析ライブラリpandasの使い方\n講座一覧のフ ローチャート\nどの講座から受講したら良いのかわか らないというような方は、下記のフローチャートを参 考にしていただければと思います。\n\n内容\n・csvデー タの読み込み\n・データの確認\n・データから必要情報 の抽出\n・新たな列の作成\n・並び替え\n・データの取 り出し（高度）\n・データの集計\n・演習問題\n・デー タの結合\n・欠損値処理\n・データの置き換え\n・ダミ ー変数の利用\n・学習用データとテスト用データの作 成\n・演習問題\n※ 当日予告なく時間配分・内容が変 更になる可能性がございます。\n事前準備\nPython3のイ ンストールをお願いいたします。\nまた、以下のパッ ケージを当講座では利用しますので、当日までに動作 確認をお願いいたします。\n・pandas\n・sklearn\n※講座の 進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受 講したい方は、インストールをお勧め致します。\nこ んな人にオススメ\n・これから機械学習を始めたい方 （文法に自信のない方はPython入門講座の受講後に当講 座の受講をお勧め致します。）\n\n・最短ルートでデー タ分析入門をしたい方\n講師\n崔 一鳴\n全人類がわかる 統計学の管理人。大学にて統計学を専攻。サイトではP ython、R、仮説検定、統計の基礎の記事を中心に担当。 現在は、PythonやRを使い、都内の私立大学医学部で統計 解析の助手やDSコンペへの参加などの活動をしている 。また東京工業大学大学院にて自然言語処理の研究に も従事。\n\n落合達也\n東京理科大学大学院に所属。専 門は数理統計学で、分割表示解析における罰則項を用 いた最適なモデル選択の研究を行なっている。また、 ヘルスケア企業で試験データを用いた解析のサポート とアドバイスを行った経験がある。\n\n\n\n持ち物\n・Pyt hon3の実行環境と必要ライブラリ（pandas\,sklearn）をイン ストール済みのPC\n※インストールでお困りの方はinfo@t o-kei.netまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応致 します。\n※講座の進行は「jupyter notebook」を使います 。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお 勧め致します。\n参加費\n前払い\n2500円\n※前払いの方 でキャンセルされる場合は、開催日の3日前までのご連 絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金い たします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了 承ください。\n二回目の参加の方\n無料\n※当講座は二 回目のご参加に関しては無料で受け付けております。 一回受けたが、途中参加だったために深い理解が出来 なかった、もう一度受けて理解を深めたいという要望 にお応えするためのものです。是非ご利用ください。\ n※2回目の参加は一度同じ講座に出席された方に限定 します。\n領収書について\n前払いの方\n決済処理後にP aypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履 歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください 。それらが領収書の代わりとなります。また、クレジ ットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利 用いただけます。（当社より重複しての領収書発行は 行えません)\n会場\n東京都台東区台東１丁目11番4号 誠 心Oビル 3階\nアクセス\n秋葉原駅より徒歩5分\nJR線をご 利用の方は昭和通り改札、東京メトロ日比谷線をご利 用の方は1番出口が最も近くなっております。\n受付・ 入場時間\n開始の15分前から\n※なるべく5分前までにお 入りください。\n※途中参加も可能です。\nお問い合わ せ\nイベントに関するお問い合わせはinfo@to-kei.netまで ご連絡ください。\n注意事項\n・リクルーティング、勧 誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして 、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処 分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよ う、ご協力をお願い致します。\n・講座内で扱うコン テンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属してい ます。複製はご遠慮ください。\n・個人ブログへの講 義コンテンツの掲載はご遠慮ください。\n全人類がわ かる統計学とは\n統計学の学習サイト、全人類がわか る統計学を運営、管理している団体です。統計学とそ の関連分野について、出来るだけわかりやすく多くの 人々に届けるということを目指して活動しています。 LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 台東区台東１丁目11番4号 誠心O ビル3F URL:https://techplay.jp/event/709628?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR