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入 門 X-WR-CALNAME:【初級者歓迎】高速データ処理のためのNumPy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:725687@techplay.jp SUMMARY:【初級者歓迎】高速データ処理のためのNumPy入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190423T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190423T220000 DTSTAMP:20260408T235514Z CREATED:20190329T134039Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72568 7?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・理論講座（前半）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　5月14日（火） 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理論講座（前半）5月21日（火） 19:30 ~22:00\n\n理論講座（後半）5月28日（火） 19:30~22:00\n\n演 習講座　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は 全ての基礎となる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NumPy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）の使い方\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とは \n配列を作ってみよう\n巨大な配列から欲しいデータ を高速で抜き出そう\n配列を使った計算をしよう\nラ ンダムな配列を作ろう」\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 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筆記 用具\n\n【動作環境】\nMacOSX 10.9 以上 \nWindows 7 以上（64b it必須）\nメモリ4GB以上\n\n講座までの準備（必須）\n\nA naconda3-5.0.1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【Paypalでお支払いの場合】\n PayPal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 https://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/725687?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR