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:752237@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:20191025T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191025T220000 DTSTAMP:20260422T215739Z CREATED:20190926T160933Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75223 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：10月開催日程のご案内\n\n 【平日コース】\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\n10月04日（金）19:30~22:00\n 理論講座（前半）「Pythonで学ぶプログラミング超入門 」\n10月11日（金）19:30~22:00\n理論講座（後半）「Pythonで 学ぶオブジェクト指向と標準ライブラリ超入門」\n10月 18日（金）19:30~22:00\n演習講座 「Pythonプログラミング徹 底演習」\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 \n10月25日（金）19:30~22:00\n理論講座（前半）「高速デー タ処理のためのNumPy入門」\n11月01日（金）19:30~22:00\n理 論講座（後半）「高速データ処理のためのPandas入門」\ n11月08日（金）19:30~22:00\n演習講座「高速データ処理の ためのNumPy/Pandas徹底演習」\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 日程調整中\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日程調整中 \n\n\n\n※ 10月は週末 (日曜日 9:00~13:00)の開催もございま す。スケジュールはホームページにてご確認ください\ 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、ハンズオン講座のため 当日までの事前準備が必須となっております。下記の 「事前準備・環境構築」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、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Pyth on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＊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事前準備・環境構築 （必須）\n\n\nAnaconda3-5.0.1以降をインストール後\nJupyter Notebook が正しく起動できることを確認し\n「Hello World! 」を表示できるまでご確認ください\nまた、Plotly 2.7.0 および Cufflinks 0.13.0 をダウンロードしてください（レ ベル３およびレベル４の講座のみ）\n\n\nインストール に関してはこちらを参考にしてください　→　https://go o.gl/FRWrax\n\n※ 環境構築ができていないまま当日お越し いただきますと、ハンズオン講座なのでついてこられ 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講師\n\nY Kaneko\n\n 東京理科大学大学院所属。現在、機械学習を専攻し、 他大学の医学部・獣医学部と共に応用研究を行う。主 なテーマは次世代シーケンサーデータ解析や生体セン シングデータ解析。\n\n当日のお持物\n\nご自身のノー トPC（必須）\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（JR水道橋駅西口より徒歩2分）\n\n東京都 千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋 Ⅱ 5階\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
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