BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【全5日】機械学習のためのPythonマスターコー ス X-WR-CALNAME:【全5日】機械学習のためのPythonマスターコー ス 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:729739@techplay.jp SUMMARY:【全5日】機械学習のためのPythonマスターコース DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190513T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190513T220000 DTSTAMP:20260422T174147Z CREATED:20190427T065420Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72973 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n日程\n\n5月13 日(月)　19:00~22:00\n5月14日(火)　19:00~22:00\n5月15日(水)　19 :00~22:00\n5月16日(木)　19:00~22:00\n5月17日(金)　19:00~22:00\n\n ※講座の動画を復習用に撮ります。もし参加できない 日程がございましても、資料と合わせて共有するよう にいたしますので、ご安心ください。\n\n概要\n\n本講 座は、「これからデータ分析・機械学習を始めたい方 」を対象としております。5日間のプログラムを通じて 、Pythonの基礎から実際の機械学習の実践演習までを体 系的に学べます。修了後は、基本的な機械学習モデル が実装できるようになるとともに、より高度な機械学 習、深層学習の学習を進める上での基礎力が身につき ます。\n\nまた、本講座は以下のサポートがございます 。\n\n\n復習用に動画配信を行います。参加できない日 程がある方や、復習したい方も安心です。\nチャット アプリケーション(slack)における質問サポート対応を行 います。(初回講座から最終講座終了後1週間、質問内 容は講座と関連する内容に限る)\n修了テストに合格す ることによる、修了証明書の発行を行います。\n\n\n※P ythonの基本中の基本(for分やif分)は理解している方、ま たは他のプログラミング言語を使用したことがある方 を対象としております。\n※講義はハンズオン形式で 進めますので、Python3をインストールしたPCをご用意く ださい。\n\n講座を通じて得られること\n\n・機械学習 のためのPythonに対する網羅的な知識。\n・代表的な機 械学習やデータ分析手法の実装能力。\n・より高度な 機械学習や深層学習を学ぶための基礎力。\n\n講座一覧 のフローチャート\n\nどの講座から受講したら良いのか わからないというような方は、下記のフローチャート を参考にしていただければと思います。\n\n\n\nカリキ ュラム\n\n【Day1】 データをPython上で自在に操作出来る ようになる\n\n・Pythonでcsvデータを扱う\n・欠損値処理\ n・学習用データとテスト用データの作成\n\n【Day2】 デ ータ分析ライブラリのNumpyとmatplolibの習得する\n\n・Nump y紹介\n・配列の作成\n・配列の要素指定\n・配列の計算 \n・Numpyでよく使われる関数\n・データの可視化\n\n【Day 3】 Pythonにおけるオブジェクト指向を理解し、より効 率良くプログラムを書く\n\n・クラスとは\n・クラス変 数\n・インスタンス変数\n・クラスを使う関数\n・コン ストラクタとデストラクタ\n・カプセル化\n・クラスの 継承\n\n【Day4】 手元にあるデータに対して適切な機械 学習アプローチを選択できるようになる\n\n・ファイル の読み込み、可視化\n・回帰分析・Lasso回帰分析\n・教 師あり分類（SVM・サポートベクターマシン）\n・教師 なし分類（クラスタリング・K平均法）\n・次元削減（ 主成分分析・PCA）\n\n【Day5 】 実用レベルの機械学習モ デルを作成できるようになる\n\n・ 導入(ゴールの共有 と基本事項の確認)\n・モデルの評価方法(回帰と分類) \ n・ハイパーパラメーターのチューニング\n・ 実用的な 回帰モデルの作成(多項式回帰)\n・実用的な分類モデル の作成(ランダムフォレスト)\n\n※ 当日予告なく時間配 分・内容が変更になる可能性がございます。\n\nこんな 人にオススメ\n\n・機械学習の学習や社内導入を考えて いる方\n・機械学習のためのPythonについて網羅的な知 識を習得したい方\n・ディープラーニングをやってい きたいと考えている方\n・Pythonを体系的に学びたい方\n \n事前準備・持ち物\n\n・ノートPC\nPython3のインストー ルをお願いいたします。\nまた、以下のパッケージを 当講座では利用します。当日までに動作確認をお願い いたします。\n・pandas\n・sklearn\n・numpy\n・matplotlib\n\n\n また，講義はJupyter Notebookを用いて行いますので，こち らインストールもお願いいたします。\n\n講師\n\n吉川 武文\n東京大学大学院にて機械学習を用いた生物デー タ解析の研究を行う。学部では生物情報科学を専攻。 生物から得られるビッグデータの解析や生物学におけ る理論のシミュレーション、モデリングなどにも精通 。東京大学理科二類最高点合格、日本生物学オリンピ ック金賞・本選一位などの受賞歴を持つ。\n\n渡邉雅也 \n東京理科大学経営工学科にて経済ファイナンス時系 列データに関する研究に従事。統計学、情報工学、最 適化の理論などに精通。大手証券会社にて機械学習に 関する技術を用いた分析を行った経験を活かし、kaggle などのコンペティションにも参加。\n\n神津陽信\n慶應 義塾大学管理工学科において主に機械学習を用いた製 造業における諸問題へ取り組んでいる。研究では機械 学習と時系列データを用いた研究に従事。他にも統計 、生産管理、データ分析にも精通。AIコンサルでPMとし て多数のプロジェクトを行った経験などもあり。\n\n\n 領収書について\n\n【Stripeで事前決済の方】\nクレジッ トカード会社が発行する明細を領収書の代わりとして ご利用ください。\n\n【Paypalの方】\n決済処理後にPaypal から送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴か ら該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。そ れらが領収書の代わりとなります。また、クレジット カード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用い ただけます。\n\n【別途領収書発行が必要な方】\n別途 発行手数料として1000円頂きます。必要な方は、以下の フォームよりご申請ください。領収書発行手数料と受 講料金を合算した金額で発行いたします。\n全人類が わかる統計学 領収書発行フォーム\n\n受付・入場時間\n \n開始の10分前から\n\n※なるべく5分前までにお入りく ださい。\n※途中参加も可能です。\n\nお問い合わせ\n\n ・メールでのお問い合わせは、info@to-kei.net　までご連 絡ください。\n・こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせ いただけます。（推奨）\n\n注意事項\n\n・リクルーテ ィング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為に つきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は 即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすこと が出来るよう、ご協力をお願い致します。\n・講座内 で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に 帰属しています。複製はご遠慮ください。\n・個人ブ ログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。\n ・最小遂行人数は「3名」です。開催日の前日までにこ の人数に達しない場合は中止となります。ただし、複 数の媒体で募集を行っているので、本サイトの申込者 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。もし、中止が決定した場合はその時点 で「全額返金」し、登録しているメールアドレスにご 連絡させていただきます。\n\n全人類がわかる統計学と は\n\n統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運 営、管理している団体です。統計学とその関連分野に ついて、出来るだけわかりやすく多くの人々に届ける ということを目指して活動しています。\n LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 東京都台東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階 URL:https://techplay.jp/event/729739?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR