BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC: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） X-WR-CALNAME: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） 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:725820@techplay.jp SUMMARY: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） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190421T090000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190421T130000 DTSTAMP:20260404T135850Z CREATED:20190330T175957Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72582 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４・理論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　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Py thon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） 09:00~13:00\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機械学習を用いたデータ分析の実践においては、 機械学習のアルゴリズムや統計に関する知識、実装に 用いる言語やライブラリの知識が必要ですが、双方の 知識を有機的に結びつけることもまた重要です。前講 までの内容でPythonで機械学習を実装するに当たって必 須のツールが揃いましたので、次はこれらをデータ分 析の実装に応用してみましょう。\n\n本講座では、デー タ分析入門者向けの有名データセットである「タイタ ニック号の乗客の生存予測」を題材に、Jupyter Notebook上 でシリーズ第三講までに扱ってきたNumPy\, Pandas\, Matplotl ibを活用しながらデータの整理・可視化を行い、整理 したデータをScikit-learnで実装された有名な機械学習ア ルゴリズムを用いて分析します。\n\nこの講座を学び終 えれば、「現場で使える機械学習・データ分析基礎講 座 」受講に向けての予備知識は万全なものとなります 。次のステップとして実践的な機械学習を学ばれるに 当たって非常に有用な講座となっておりますので、ぜ ひご検討ください。\n\nこの講座で得られること\n\n・ 機械学習に取り組むにあたっての、実技に関する直前 知識\n\nカリキュラム\n\n\n本講座の目的とゴールの共有 \nデータを様々な面から視覚化してみよう\nデータを機 械学習に向いた形式に整理しよう\nScikit-learnを用いて 分類を行なってみよう\n演習\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の基礎 的な文法(シリーズ第一講) / NumPy\, Pandasの基礎(シリー ズ第二講) / Matplotlib\, Seabornの基礎(シリーズ第三講)の 内容をある程度理解されている方\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
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【Pa ypal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 htt ps://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/725820?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR