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Pandas 入門 X-WR-CALNAME:【初級者歓迎】高速データ処理のためのPandas 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:752414@techplay.jp SUMMARY:【初級者歓迎】高速データ処理のためのPandas入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191101T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191101T220000 DTSTAMP:20260422T190757Z CREATED:20190927T180107Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75241 4?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、デ ータベースのフォーマット及び操作ツールを備えるPand as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機械学習に必須 のPythonライブラリ（Pandas）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\nPandasとは\n自作デー タフレームでPandasを学ぼう\nデータを絞り込ん で分かりやすいデータフレームを作ろう\n外部テ ゙ータフレームでPandasを学ぼう\n複数のデータ フレームを結合しよう\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・NumPyをある程度理解している方\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://goo.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\nD Morita\n\n東京工業大学情報 理工学院修了。現在大手インターネット企業でマルチ ビッグデータシステムの開発・保守・運用を担当する 。 大学・大学院時代は、心理学・脳科学を専攻し、確 率・統計・数理モデリング・機械学習の手法を用いた 研究を行う。 大規模ニューラルネットワークの数理モ デリングの分野でIEEE Computational Intelligence Society Japan Cha pter Young Research Award受賞\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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