BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【初級者歓迎】Kaggleを始めるための前処理入 門 X-WR-CALNAME:【初級者歓迎】Kaggleを始めるための前処理入 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:720186@techplay.jp SUMMARY:【初級者歓迎】Kaggleを始めるための前処理入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190312T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190312T220000 DTSTAMP:20260422T162437Z CREATED:20190217T134912Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72018 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n※こちらの 講座には、当日までの事前準備が必須となっておりま す。以下にあります「講座までの準備」の項目を必ず ご確認ください。\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 の一連の流れ\n\n講座内容に関して\n\nこちらの講座は 、レベル４・前半講座となります。（週末に実施して いる「機械学習を始めるためのPythonデータ分析実践（ 機械学習モデル構築）」の前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\nKaggleとは？\nTitanicデータセ ットとは\nデータを様々な面から視覚化してみよう\nデ ータを機械学習に向いた形式に整理しよう（欠損値等 の対応）\n\n\n続編として『Scikit-learnを用いたKaggle入門 』の受講をお勧めします。\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前提知識\n\nNumPy\, Pandas\, Matplotlibの基礎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 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、10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\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（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受付・入場時間\n\n

開場は開始時刻の15分前で す。\n\n
15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。\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 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】\nStri pe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/720186?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR