BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:Pythonデータ可視化・Numpy入門 X-WR-CALNAME:Pythonデータ可視化・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:733501@techplay.jp SUMMARY:Pythonデータ可視化・Numpy入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190607T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190607T220000 DTSTAMP:20260424T082635Z CREATED:20190522T105704Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73350 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nPythonデータ 可視化・Numpy入門\n\n概要\n\nPythonでデータ分析を行いた いという方を対象に、データの可視化とNumpyの入門講 座をハンズオン形式で行います。本講座のゴールは「 データ分析ライブラリのNumpyとmatplolibの習得」です。\n \nPythonはデータ分析系のライブラリが非常に充実して いますが、中でも本講座で扱うNumpyとmatplotlibは特に重 要なデータ分析ライブラリです。Numpyは高速化かつ簡 単に行列演算をするためのライブラリであり、Pythonで データ分析をする上でほとんど必須のライブラリです 。また、matplotlibは可視化のためのライブラリであり、 使えるのと使えないとではデータ分析をする上での効 率や、アウトプット力が劇的に変わってきます。\n\n本 講座ではこれらのライブラリを使えるようになること を目標にハンズオン形式で行います。また、多くの機 械学習・ディープラーニングライブラリではNumpyを利 用してデータを与えるため、機械学習やディープラー ニングを始める上での足がかりとなる講座でもありま す。\n\n※本講座は、動画復習対応講座でございます。 受講した翌日から3日間、動画を公開いたします。聞き 逃してしまった箇所の補填やより深い理解のためにお 役立ていただけると幸いです！\n\n※当講座はPythonの基 本的な文法を理解している方を対象としています。文 法に自身のない方は、Python入門講座も合わせて受講す ることでスムーズな理解が可能です。\n\n講座を通じて 得られること\n\n・Pythonでのデータ分析の必須ライブラ リであるNumpyの基本動作の習得\n・Pythonでデータを可視 化するためのライブラリmatplotlibの習得\n\n内容\n\nNumpy 編\n\n・Numpy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\n可視化編(matp lotlib)\n\n・数学グラフ\n・棒グラフ\n・ヒストグラム\n ・散布図\n・円グラフ\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事前準備・ 持ち物\n\nPython3をインストールしたPCの持参をお願いい たします．\n\nまた以下のライブラリをインストールす るようにお願いいたします。\n・numpy\n・matplotlib\n\nま た，講義はJupyter Notebookを用いて行いますので，インス トール頂いたほうがスムーズに講座を受けることが可 能です．\n※インストールでお困りの方はinfo@to-kei.net までご連絡いただければ、可能な範囲で対応致します 。\n\nこんな人にオススメ\n\n・これから機械学習・デ ィープラーニングを始めたい方\n・最短ルートでデー タ分析入門をしたい方\n・データを可視化したい方\n\n 講師\n\n小林悠\n大学院にて複雑な最適化問題を解くた めのアルゴリズムや機械学習への応用研究に従事。機 械学習における最適化手法の改善手法を提案し、深層 学習による自然言語処理への応用について国際会議で 発表経験あり。また大学時代は、学科で4年連続成績ト ップになり、三度の表彰を受ける。現在は、深層学習 による自然言語処理を用いた対話型システムやそのユ ーザ満足度について研究している。\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会場\n\n東京都台東区台東１丁 目11番4号 誠心Oビル 3階\n\nアクセス\n秋葉原駅より徒歩 5分\nJR線をご利用の方は昭和通り改札、東京メトロ日 比谷線をご利用の方は1番出口が最も近くなっておりま す。\n\n受付・入場時間\n\n開始の15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株式会社AVILENが運営す るサービスです。統計学・機械学習の学習用サイト全 人類がわかる統計学を運営、管理するほか、社会人向 けのAI人材やデータサイエンティスト育成のための教 育事業を行なっております。\n統計学や機械学習を、 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/733501?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR