BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【GW集中講座】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:【GW集中講座】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:725817@techplay.jp SUMMARY:【GW集中講座】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:20190430T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190430T190000 DTSTAMP:20260423T114056Z CREATED:20190330T152510Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72581 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n◆◆◆　ゴ ールデンウィーク集中講座：別日程のご案内　◆◆◆\ n\nこの度は、GW集中講座に多数のお申し込みをいただ き誠にありがとうございました。\n満席となりました ため、4/12に申し込みを締め切りました。\n\n現在、受 付終了後にも多数のお問い合わせをいただいておりま すため、お申込みいただけなかった方々のために、今 回のGW集中講座と同内容の講座を、別日程にてご案内 いたします。\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（開催済み）\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（開催済み）\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\n\n※ 最新のスケジュー ルは、ホームページに随時更新してまいります。\n\nゴ ールデンウィーク集中講座のご案内\n\n今年のゴールデ ンウィークは「機械学習を始めるためのPython講座」を 一気に受講していただけます！\n\n本ページはレベル２ の講座のご案内となります。\n\n\n\n\n レベル\n 講座内 容\n 日付\n 理論講座(5h)\n 演習講座(2.5h)\n\n\n\n\n １\n Pythonプログラミング入門\n 4/29（月）\n 10:00~16:00 (1h休 憩含む)\n 16:30~19:00\n\n\n ２\n Pythonライブラリ基礎(行 列計算、データフレーム)\n 4/30（火）\n 10:00~16:00 (1h休 憩含む)\n 16:30~19:00\n\n\n ３\n Pythonライブラリ基礎(デ ータ可視化)\n 5/04（土）\n 10:00~16:00 (1h休憩含む)\n 16:3 0~19:00\n\n\n ４\n Pythonデータ分析実践(機械学習モデル 構築)\n 5/05（日）\n 10:00~16:00 (1h休憩含む)\n 16:30~19:00\n \n\n\n\n\n全日程（合計30時間）をセットでお申込みいた だきますとお得になっております！ セットでのお申し 込みはこちらのページより「GW集中講座セット(4日間／ 30h)」をお選びください。※\n理論講座、演習講座をそ れぞれ単独でお申し込みいただくことも可能です。た だし、演習講座は同レベルの理論講座の内容を理解し ている前提で進行いたします。\n各レベルとも、前レ ベルの講座内容を理解していることを前提として進行 いたします。\n\n\n※「お申込みの際にはご注意くださ い」の項目をご確認ください。\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NumPy、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【理論講座】\n\n\n機械学習に必須 のPythonライブラリ（NumPy、Pandas）の使い方\n\n\n【演習 講座】\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 【理論講座】\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【演習講座】\n\n\nNumPy による行列 計算\nPandas 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\nこれから、データ分析、機械学習をはじめ たい方\nPython未経験者のエンジニアの方\n将来的にデー タサイエンティストになりたい方\nNumPy や Pandas を学ん だけれど、実装に自信のない方\n\n\n前提スキル\n\n・Pyt hon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 ＊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\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お申込みの 際にはご注意ください\n\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。「講座までの 準備」の項目を必ずご確認ください。 \n「GW集中講座 」の講座に関しましては、別日程の講座への振替は不 可となります。\n「GW集中講座セット」でのお申込みキ ャンセル（各講座の単独受講への切替を含む）は、4/25 (木)までのご連絡に限り可能です。4/26(金)以降にご連 絡をいただいた場合には対応致しかねます。\n各講座 を単独でお申し込みの上でやむを得ずキャンセルされ る場合は、各開催日の4日前までのご連絡に限り、払い 戻し手数料を差し引いた金額を払い戻し致します。以 降は払い戻しをできませんのでご注意ください。\n\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】\nStri pe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/725817?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR