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（4日間集中コース）ライブ配信有 X-WR-CALNAME:【初学者大歓迎！】機械学習のためのPython入 門講座（4日間集中コース）ライブ配信有 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:776942@techplay.jp SUMMARY:【初学者大歓迎！】機械学習のためのPython入門講 座（4日間集中コース）ライブ配信有 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20200614T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200614T170000 DTSTAMP:20260423T131950Z CREATED:20200412T140220Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/77694 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【重要なお 知らせ】新型コロナウィルスの感染拡大に伴う対応\n 概要\n本講座では、Pythonプログラミング未経験レベル から、scikit-learnを用いて機械学習モデルを構築できる ようになることを目指します。\n機械学習の様々なア ルゴリズム詳細には踏み込まないものの、環境設定、P ythonの基礎文法、データ整理のためNumpy/Pandasなどの入 門スキルはもちろん、データ可視化、前処理、モデル 構築の基礎スキルまでを習得することが可能です。\n 豊富なハンズオン演習と丁寧な解説で、機械学習に必 要なPython力を身に付けましょう。\n講師以外にもTA(テ ィーチングアシスタント)がいるので、フォロー体制が 整っております。不明な点は、その場でご質問、解決 することが可能です。\n日程\n【東京・第27期】\n※全8 回の講座内容を、4日間で学べる集中コースです\n\n\n\n 回数\n日付\n時間\n講座内容\n\n\n\n\nDAY1\n6/14（日）\n10:00~ 17:00\nPython文法基礎①②\n\n\nDAY2\n6/21（日）\n10:00~17:00\n データ整形①② - NumPy・ Pandas\n\n\nDAY3\n6/28（日）\n10:00~1 7:00\n可視化①② - matplotlib・Seaborn\n\n\nDAY4\n7/05（日）\n10 :00~17:00\n前処理・機械学習モデルの構築\n\n\n\n（13:00~14: 00の1時間休憩あり）\n\n【重要なお知らせ】新型コロナ ウィルスの感染拡大に伴う対応\n\n講座に含まれるもの \n\n\n対面講座（合計24時間）\n　\n※対面講座はリモー トでも受講可能（ライブ配信）\n\n\n講座資料\n\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\nPython文法基 礎①\n・Jupyter-notebookの使い方\n・機械学習に必要なPytho nの基礎文法\nPython文法基礎②\n・機械学習に必要なPytho nの基礎文法\nDAY2\nNumPy\n・外部ライブラリの使い方\n・N umPyを用いたベクトル・行列計算の仕方\nPandas\n・Pandas を用いた表形式データ構造の扱い方\nDAY3\n可視化① - ma tplotlib\n・matplotlibを用いたデータの可視化方法\n可視化 ②- Seaborn\n・Seabornを用いたデータの可視化方法\nDAY4\n 前処理\n・機械学習における前処理の考え方\n・Pandas\, matplotlib & Seabornを用いた前処理の実装方法\n機械学習モ デルの構築\n・scikit-learnを用いた機械学習モデルの構 築・評価方法\n講師\nDAY1・DAY2　金子 優太\nDAY3・DAY4　 經田 原弘\n事前準備・環境構築\nAnaconda3-2019.03以降をイ 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ライブ配信でのご参加について\nライブ配 信は、zoomを使用します。\n開催前日までに、ミーティ ングID、パスワードをメールでご案内いたします。\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\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\n\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\n\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\n\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\n\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\n個人情報の取り扱いに ついて\nお申込み時にご提供いただいた情報は、イベ ント受付管理や各種ご案内（サービス・イベント等） に利用させていただきます\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、in fo@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/776942?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR