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NumPy/Pa ndas徹底演習 X-WR-CALNAME:【初級者歓迎】高速データ処理のためのNumPy/Pa ndas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:725600@techplay.jp SUMMARY:【初級者歓迎】高速データ処理のためのNumPy/Pandas 徹底演習 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190419T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190419T220000 DTSTAMP:20260503T032747Z CREATED:20190328T150732Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72560 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n「機械学習 を始めるためのPython入門講座」：日程のご案内\n\n本ペ ージはレベル２・演習講座のご案内となります。\n\n\n\ nレベル１「機械学習を始めるためのPythonプログラミン グ入門」\n\n理論講座（前半）4月26日（金）19:30~22:00\n\n 理論講座（後半）5月10日（金） 19:30~22:00\n\n演習講座　 5月17日（金） 19:30~22:00\n\n\n\nレベル２「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）」\n\n理論講座（前半）4月23日（火） 19:30 ~22:00\n\n理論講座（後半）5月07日（火） 19:30~22:00\n\n演 習講座　4月19日（金） 19:30~22:00\n\n\n\nレベル３「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）」\n\n日程調整中\n\n\n\nレベル４「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） 」\n\n理論講座（前半＋後半）　4月21日（日） 09:00~13:0 0\n\n演習講座　日程調整中\n\n\n\n※ リンクのない講座 はお申し込み受付を開始次第、リンクを追加してまい ります。\n\n【ご注意ください】\n\n\n各レベルとも、前 レベルの講座を受講済みもしくは同等の内容を理解し ている前提で進行いたします。\n各レベルとも、演習 講座は理論講座を受講済みもしくは同等の内容を理解 している前提で進行いたします。\n全講座におきまし て、当日までの事前準備が必須となっております。下 記の「講座までの準備」の項目を必ずご確認ください 。\n\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、Pyth on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P ython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P andas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\nNumPy を用いた 行列計算のスキル\nPandas を用いたデータフレーム処理 のスキル\n\n\nカリキュラム\n\n\nNumPy による行列計算\nPa ndas によるデータフレーム処理\n総合問題\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・NumPy や Pandas を 学んだけれど、実装に自信のない方\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 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【Paypa l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\n https://www.skillupai.com/\n\n講座に関するお問い合わせは、i nfo@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/725600?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR