BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【初学者大歓迎！】機械学習のためのPython入 門講座（全８回・オンライン動画付き） X-WR-CALNAME:【初学者大歓迎！】機械学習のためのPython入 門講座（全８回・オンライン動画付き） 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:759544@techplay.jp SUMMARY:【初学者大歓迎！】機械学習のためのPython入門講 座（全８回・オンライン動画付き） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191206T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191206T220000 DTSTAMP:20260423T222333Z CREATED:20191114T162228Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75954 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n本講 座では「機械学習を用いて分類問題を解く！」ことを 目指し、そこまでの道のりを最短で駆け上がります。\ n本講座をご受講された暁には、機械学習をする上で必 要となるPythonの基礎文法やデータ整理のための必須ラ イブラリ「Numpy&Pandas」のスキルはもちろん、データの 可視化、前処理、そしてモデル構築の基礎を包括的に 身に付けることが可能です。\n機械学習とは、これか らの時代あるゆる産業分野で必要とされるビック ゙データの解析技術。豊富な演習を交えたハンズオ ン形式の本講座で「機械学習エンジニア」への一歩 を踏み出しましょう!\n今回の東京第１期に限り、講座 の動画教材を共有いたしますので（動画共有日から１ 年間視聴可能）講座を欠席された場合も自習が可能で す。\nまた、講師以外にもTA：ティーチングアシスタン トがいるので、その場で質問していただくことが可能 です。（参加者が少数の場合は、講師による対応のみ となる場合がございます。）\n日程\n【東京・第１期】 \n\n\n\n回数\n日付\n時間\n講座内容\n\n\n\n\nDAY1\n12/06（金 ）\n19:00~22:00\nPython文法基礎①\n\n\nDAY2\n12/09（月）\n19:00~ 22:00\nPython文法基礎②\n\n\nDAY3\n12/11（水）\n19:00~22:00\nデ ータ整形① -NumPy\n\n\nDAY4\n12/12（木）\n19:00~22:00\nデータ 整形② -Pandas\n\n\nDAY5\n12/13（金）\n19:00~22:00\n可視化① - matplotlib\n\n\nDAY6\n12/19（木）\n19:00~22:00\n可視化② - Seaborn \n\n\nDAY7\n12/20（金）\n19:00~22:00\n前処理\n\n\nDAY8\n12/25（水 ）\n19:00~22:00\n機械学習モデルの構築\n\n\n\n講座に含ま れるもの\n\n対面講座（合計24時間）\n講座資料\n講座の 動画教材（視聴期限：動画共有日から１年後）\n\n対象 者\n\nPythonプログラミング未経験からE資格を目指した い方\nスキルアップAIの機械学習講座に必要なPythonの実 技力を身に付けたい方\n機械学習ライブラリの使い方 を理解したい方\n機械学習エンジニア、データサイエ ンティストになりたい方\n\nカリキュラム\n各講座のカ リキュラムはホームページにてご確認ください\n受講 して具体的にできるようになること\nDAY1: Python文法基 礎①\n\nJupyter-notebookの使い方\n機械学習に必要なPythonの 基礎文法\n\nDAY2: Python文法基礎②\n\n機械学習に必要なPy thonの基礎文法\n\nDAY3: NumPy\n\n外部ライブラリの使い方\n NumPyを用いたベクトル・行列計算の仕方\n\nDAY4: Pandas\n\n Pandasを用いた表形式データ構造の扱い方\n\nDAY5: 可視化 ① - matplotlib\n\nmatplotlibを用いたデータの可視化方法\n\n DAY6: 可視化②- Seaborn\n\nSeabornを用いたデータの可視化 方法\n\nDAY7: 前処理\n\n機械学習における前処理の考え 方\nPandas\, matplotlib & Seabornを用いた前処理の実装方法\n\ nDAY8: 機械学習モデルの構築\n\nscikit-learnを用いた機械 学習モデルの構築・評価方法\n\n講師\n◆ D Morita\n東京 工業大学情報理工学院修了。大学院時代は数理モデリ ングの手法を用いた脳神経科学の研究に携わる。 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・運用業務に従事した後、個人事業主として独立 。現在SkillUpAI講師と並行し、MoneyForwardLab特別研究員と して金融系データの解析業務を行う。2018年、ショウジ ョウバエ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 Chapter Y oung Research Award受賞。\n事前準備・環境構築\nAnaconda3-5.0. 1をインストール後、 Jupyter Notebook が正しく起動できる ことを確認し、「Hello World!」を表示できるまでご確認 ください\nこちらを参考にしてください　→　https://goo .gl/FRWrax\n※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各DAYの教材は、開催日 の2日前を目途にお申込み時のメールアドレスへお送り します。\n当日のお持物\nご自身のノートPC（必須）\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通信環境に関して\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会場 へのアクセス\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東京都千代田区神田三崎町3-3- 20 VORT水道橋 Ⅱ 5階\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受付・入場時間\n開場は開始時刻 の10分前です\n10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領収書\n【Paypal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【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備考\n\n最 小遂行人数「4名」：最小遂行人数に達せず、開催を中 止する場合は、1週間前までにご連絡します。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運営団体\nスキ ルアップAI\nhttps://www.skillupai.com/\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 東京都千代田区神田三崎町3-3-20 URL:https://techplay.jp/event/759544?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR