BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【初級者歓迎】機械学習のためのMatplotlib徹底 演習 X-WR-CALNAME:【初級者歓迎】機械学習のためのMatplotlib徹底 演習 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:724838@techplay.jp SUMMARY:【初級者歓迎】機械学習のためのMatplotlib徹底演習 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190406T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190406T163000 DTSTAMP:20260422T153231Z CREATED:20190323T205921Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72483 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機械学習の実社会への応 用が急速に普及した現在でも、意思決定の全てがデー タの定量評価によって置き換わることはなく、重要な 場面では解析結果をもとに人間が判断を下す局面が多 くあります。\n\nそこで重要となるのが、データを人間 にとってわかりやすい形で表現する力、データの視覚 化の能力です。\n\n本講座では\, 3つのライブラリ（Matpl otlib\, Seaborn\, Plotly）を駆使して、適切な可視化方法に ついて学んでいただきます。 演習問題を通してあらゆ るデータに対する可視化方法を習得しましょう。\n\n講 座で基本的操作を学ばれた方は、【初級者歓迎】Kaggle を始めるための前処理入門、【初級者歓迎】Scikit-learn を用いたKaggle入門などの講座にも参加していただける と、可視化スキルの重要性を認識いただけます。\n\nま た、定期開講予定の「現場で使える機械学習・データ 分析基礎講座 」を受講いただけると、本講義で身に つけたスキルを活かして、機械学習の実務の流れと様 々なアルゴリズムの基礎をマスターすることができま す。\n\nこの講座で得られること\n\nデータに応じた適 切な可視化を行うことができる.\n\n講座内容に関して\n \n

こちらの講座は、レベル３・演習講座となりま す。\n\n

＊演習講座は、同レベル内の理論講座を受 講していることが前提となります。ご注意ください。 

\n\nレベル３の理論講座は、平日開催の「7.データ 可視化のためのMatplotlib入門」および「8.描画スキルを 高めるためのSeaborn/Plotly入門」、もしくは週末開催の 「機械学習を始めるためのPythonライブラリ基礎（デー タ可視化）」となります。\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導入\nMatplotlib\, Seaborn\, Plotlyの基本事項復習\nMatplotlib \, Seabornを用いてさまざまなグラフの作成\nPlotlyを用い て\, インタラクティブな三次元グラフの作成\n\n\n対象 者\n\n\n非エンジニアの方\nこれから、データ分析、機 械学習をはじめたい方\n将来的にデータサイエンティ ストになりたい方\n\n\n＊本講座は演習講座ですので、 同レベル内の理論講座（上記、受講マップを参照）を 受講していることが前提となります。ご注意ください 。\n\n前提知識\n\n\nPythonの文法を理解されている方\nPand as\, Matplotlib\, Seaborn\, Plotlyについてある程度理解されて いる方\n「現場で使える機械学習・データ分析基礎講 座 」に万全の体制で望みたい方\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 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 Intelligence Society Japan Chapter Young Research Award受 賞\n\n会場へのアクセス\n\nスキルアップAI 水道橋オフ ィス｜東京都千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋 Ⅱ 5 階（旧スカイワードビル）\n\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\n受付・入場時 間\n\n開場は開始時刻の10分前です。\n\n
10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当 日のお持物\n\nご自身のノートPC（必須）\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また、Plotly 2.7.0 および Cufflinks 0.13.0 のダウンロードを事前にお願いいたします。\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】\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\nhttps://www .skillupai.com/\n\n講座に関するお問い合わせは、info@skillup ai.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/724838?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR