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:725457@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:20190412T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190412T220000 DTSTAMP:20260421T210058Z CREATED:20190327T182210Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72545 7?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Pan das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・Num Py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会場へ のアクセス\n\nスキルアップAI 水道橋オフィス\n\n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\n10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講師\n\nS Miz oguchi\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、chai ner 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】\nMac OSX 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h ttp://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】\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\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/725457?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR