BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:Pythonデータ可視化・Numpy入門 X-WR-CALNAME:Pythonデータ可視化・Numpy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:712472@techplay.jp SUMMARY:Pythonデータ可視化・Numpy入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190115T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190115T220000 DTSTAMP:20260426T180834Z CREATED:20181218T141344Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71247 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nPythonデータ 可視化・Numpy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、データの可視化とNumpyの入門講座 をハンズオン形式で行います。本講座のゴールは「デ ータ分析ライブラリのNumpyとmatplolibの習得」です。\nPyt honはデータ分析系のライブラリが非常に充実していま すが、中でも本講座で扱うNumpyとmatplotlibは特に重要な データ分析ライブラリです。Numpyは高速化かつ簡単に 行列演算をするためのライブラリであり、Pythonでデー タ分析をする上でほとんど必須のライブラリです。ま た、matplotlibは可視化のためのライブラリであり、使え るのと使えないとではデータ分析をする上での効率や 、アウトプット力が劇的に変わってきます。\n本講座 ではこれらのライブラリを使えるようになることを目 標にハンズオン形式で行います。また、多くの機械学 習・ディープラーニングライブラリではNumpyを利用し てデータを与えるため、機械学習やディープラーニン グを始める上での足がかりとなる講座でもあります。\ 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でのデ ータ分析の必須ライブラリであるNumpyの基本動作の習 得\n・Pythonでデータを可視化するためのライブラリmatpl otlibの習得\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\nNumpy編\n・Numpy紹介\n・配列の作成\n・配 列の要素指定\n・配列の計算\n・Numpyでよく使われる関 数\n可視化編(matplotlib)\n・数学グラフ\n・棒グラフ\n・ ヒストグラム\n・散布図\n・円グラフ\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・numpy\n ・matplotlib\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・ディープラーニングを始めたい方\n・最短ルー トでデータ分析入門をしたい方\n・データを可視化し たい方\n講師\n励 驍彦\n早稲田大学大学院経済学部を修 了。現在は、データ分析と機械学習のスキルを用いて 、各業界のビジネス的な課題を洗い出し、解決するた めのモデルの開発及び実装に携わっている。\n\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Python、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\n\n持ち物\n・Python3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@to-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\n3500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Paypal 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/712472?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR