BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:【初級者歓迎】高速データ処理のためのPandas
 入門
X-WR-CALNAME:【初級者歓迎】高速データ処理のためのPandas
 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:719200@techplay.jp
SUMMARY:【初級者歓迎】高速データ処理のためのPandas入門
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190308T193000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190308T220000
DTSTAMP:20260422T184949Z
CREATED:20190209T133736Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71920
 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\nデー
 タ分析・機械学習などに興味がある初学者にとっては
 、機械学習のアルゴリズムなどが華やかに見えるかも
 しれませんが、環境設定と様々な基本的ツールへのア
 クセスができなければ、話がはじまりません。\n\n本講
 座では、プログラミングの未経験者、もしくはPythonは
 触ったことがないという方でも、データ分析・機械学
 習に取り組むに当たって必須の、Pythonライブラリの扱
 い方をハンズオンで学んでいただきます。\n\nPythonはプ
 ログラミング言語の中で、機械学習、深層学習の開発
 環境が最も整っている言語です。また、高級言語なの
 で、他の言語と比べて比較的習得しやすいのが特徴で
 す。本講座はハンズオン形式でPythonの文法を学んで頂
 き、講座内容を習得できれば自力でPythonを用いた開発
 が可能になります。\n\n近年、Pythonが科学技術計算や機
 械学習の分野で特に重宝されている要因の一つは、そ
 の豊富なライブラリ群の存在にあります。特に、高度
 な数値計算を高速に実行するNumPy、データベースのフ
 ォーマット及び操作ツールを備えるPandasは最重要なラ
 イブラリであり、機械学習の実装に当たっては欠かせ
 ない前提知識となります。\n\n本講座では、機械学習へ
 の応用を見据えたPandas操作の必要事項を基礎からハン
 ズオン形式にて習得することを目指します。\n\nこの講
 座で得られること\n\n機械学習に必須のPythonライブラリ
 （Pandas）の使い方\n\n講座内容に関して\n\nこちらの講
 座は、レベル２・後半講座となります。（週末に実施
 している「機械学習を始めるためのPythonライブラリ基
 礎（行列計算、データフレーム処理）」の後半部分の
 内容を扱ったものになります。）\n\n受講すべき講座、
 前提知識については、下記の受講マップを参考にして
 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\n\n本
 講座の目的とゴールの共有\nPandasとは\n自作データフ
 レームでPandasを学ぼう\nデータを絞り込んで
 分かりやすいデータフレームを作ろう\n外部デー
 タフレームでPandasを学ぼう\n複数のデータフレ
 ームを結合しよう\n\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・Python未経験者のエン
 ジニアの方\n\n・将来的にデータサイエンティストにな
 りたい方\n\n前提スキル\n\n・Pythonの基本的な文法がわ
 かる方\n\n・機械学習を始めるためのPython文法入門を受
 講された方\n\n・NumPyをある程度理解している方\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受付・入場時間\n\n開場は開始時刻の15分前
 です。\n\n15分以上前にお越しになられますと、会場の
 準備のために外でお待ちいただく場合がございます。
 ご注意ください。\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。 遅刻される場合も直接会場にお
 越しください。 講義時間中に出席を取ります。\n\n講
 師\n\nS Mizoguchi\n\n東京大学大学院所属。統計検定一級所
 持。日本ディープラーニング協会のE資格合格者。ハン
 ズフリー音声通信に適した聴覚的品質を損なわない音
 声強調をテーマに、深層学習と高次統計量分析の観点
 から、chainer を用いて研究を行っている。\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】\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】\nS
 tripe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／VORT水道橋 Ⅱ 5
 階（旧スカイワードビル） 東京都千代田区神田三崎町
 3-3-20
URL:https://techplay.jp/event/719200?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR