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ライブラリ基礎 （行列計算、データフレーム処理） X-WR-CALNAME: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） 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:721018@techplay.jp SUMMARY: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） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190310T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190310T180000 DTSTAMP:20260421T190021Z CREATED:20190223T133552Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72101 8?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Num Py、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（NumPy、Pand as）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の理論講座となります。また、平日に実施して いる「4. 高速データ処理のためのNumPy入門」と「5. 高 速データ処理のためのPandas入門」の2講座分の内容を扱 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、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\n\n本講座の目的とゴールの 共有\nNumPyで計算を高速化してみよう\nPandasでデータ処 理を効率化してみよう\nNumPy-Pandas間でデータの受け渡 しをしてみよう\n演習問題\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＊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\nD Morita\n\ n東京工業大学情報理工学院修了。現在大手インターネ ット企業でマルチビッグデータシステムの開発・保守 ・運用を担当する。 大学・大学院時代は、心理学・脳 科学を専攻し、確率・統計・数理モデリング・機械学 習の手法を用いた研究を行う。 大規模ニューラルネッ トワークの数理モデリングの分野でIEEE Computational Intell igence Society Japan Chapter Young Research Award受賞\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【Pa ypal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】\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\nht tps://www.skillupai.com/\n\n講座に関するお問い合わせは、inf o@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/721018?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR