BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:機械学習を始めるためのPythonデータ分析実践 （機械学習モデル構築） X-WR-CALNAME:機械学習を始めるためのPythonデータ分析実践 （機械学習モデル構築） 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:713726@techplay.jp SUMMARY:機械学習を始めるためのPythonデータ分析実践（機 械学習モデル構築） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190126T180000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190126T220000 DTSTAMP:20260420T214627Z CREATED:20181229T203951Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71372 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\n機械 学習を用いたデータ分析の実践においては、機械学習 のアルゴリズムや統計に関する知識、実装に用いる言 語やライブラリの知識が必要ですが、双方の知識を有 機的に結びつけることもまた重要です。前講までの内 容でPythonで機械学習を実装するに当たって必須のツー ルが揃いましたので、次はこれらをデータ分析の実装 に応用してみましょう。\n\n本講座では、データ分析入 門者向けの有名データセットである「タイタニック号 の乗客の生存予測」を題材に、Jupyter Notebook上でシリー ズ第三講までに扱ってきたNumPy\, Pandas\, Matplotlibを活用 しながらデータの整理・可視化を行い、整理したデー タをScikit-learnで実装された有名な機械学習アルゴリズ ムを用いて分析します。\n\nこの講座を学び終えれば、 「現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 」受 講に向けての予備知識は万全なものとなります。次の ステップとして実践的な機械学習を学ばれるに当たっ て非常に有用な講座となっておりますので、ぜひご検 討ください。\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\n\n 講座内容に関して\n\nこちらの講座は、平日に実施して いる「10. Kaggleを始めるための前処理入門」と「11. Sciki t-learnを用いたKaggle入門」の2講座分の内容を扱ったも のになります。\n\n「機械学習を始めるための」Python講 座・受講マップ\n\n受講すべき講座、前提知識について は、こちらを参考にしてください。\n\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カリキュラム\n\n1.本講座の目的とゴールの共有\n\ n2.データを様々な面から視覚化してみよう\n\n3.データ を機械学習に向いた形式に整理しよう\n\n4.Scikit-learnを 用いて分類を行なってみよう\n\n5.演習\n\n対象者\n\n・ これからデータ分析、機械学習をはじめたい方\n\n・Pyt honの基礎的な文法(シリーズ第一講)\n・NumPy\, Pandasの基 礎(シリーズ第二講)\n・Matplotlib\, Seabornの基礎(シリーズ 第三講)\nの内容をある程度理解されている方\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 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筆記用具\n\n【動作環境】\nMacOSX 10.9 以上 \nWindows 7 以上（64bit必須）\nメモリ4GB以上\n\n 講座までの準備（必須）\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 htt p://localhost:8888/tree で表示されていることをご確認して ください。\n\npip install plotly==2.7.0でplotlyというライブ ラリのインストールをお願いします。\n\n＊準備ができ ていない場合、ハンズオン講座なのでついてこれなく なってしまいます。この場合のタイムロスはカバーで きません。事前準備を必ず行ってからお越しいただけ ますようお願いいたします。\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】\n PayPal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 https://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/713726?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR