開催報告:やさしいPython初心者 AI・データ解析&基礎講座④⑤

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開催報告:やさしいPython初心者 AI・データ解析&基礎講座④⑤
AI・データ解析&基礎講座④⑤を開催しました。

こんにちは! やさしいPython運営事務局です。 8月17日(土)に大阪の本町オープンソースラボで、 「python初心者データ解析&基礎講座(関数、ライブラリPandas、Numpy) ④基礎編・⑤初級編」を開催しました。

やさしいPythonラボは、Pythonの基礎を学ぶ連続講座で、 プログラミングを仕事、研究、趣味などで使用できるよう、 文系の超初心者から、仕事でPythonを使用している人まで、一緒に学んでいます。 今回はエンジニアの方のほか、大学生も参加してくれました!

海外出張中の平尾講師は、Slack上で参加し、参加者の質問に答えていました!

<当日のプログラム>

Python基礎講座④(関数、ライブラリ基礎編)

  • 関数基礎編(関数の基礎、組み込み関数)
  • 関数初級編(関数構造の作成、引数、戻り値などの基本的な実装方法)
  • 関数の練習問題

Python基礎講座⑤(関数、ライブラリ初級編)

  • Numpy:2次元配列、標準偏差などの説明
  • Pandas : データの参照、ソート、スライス、loc/iloc、統計量の表示
  • チャレンジ問題(Seabornを使ってデータを可視化してみよう)
  • ヒストグラム、カーネル密度分布、箱ひげ図、散布図などデータ分析・機械学習の前段階として必要なデータの可視化方法について実際のデータ(不動産)を使用しながら学びました。

基礎講座4では、基本的な関数の使い方を学び、どんどん演習に挑戦!

基礎講座5では、Numpyの使い方のほか、 実際にデータを使い、グラフなどを作成し、どんなことを読み取れたのかグループごとに話し合いました。

最後には、新たなデータを元に、一からデータ分析に挑戦! 難しいと言いながらも、この日学んだことを生かして、チャレンジ問題に取り組んでいました!

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次回9月29日(日)9:45~第6回を開催します。内容は以下の通りです。

第6回の内容

日時:9月29日(日) 9:45~12:00
  • Pandas実践講座 :read_csv, データ構造の確認、データの前処理(欠損値処理、行列の追加削除など)
  • 統計学の基礎:平均値、中央値、分散、標準偏差
  • データの可視化:散布図、相関(Searbornなどのライブラリを使用)
  • Scikit-learnを用いた線形回帰分析:単回帰分析と予測モデルの構築(偏回帰係数、切片、決定係数)

URLはこちら

実際に現場で使用されているデータ(Kaggleより)を使用し、統計学の基礎的な学びを挟みながら、pythonでのデータ分析方法について学びます。

ライブラリ基礎講座の第5、6、7回を併せて受講することで、機械学習を行うために必要な前処理の一連の流れ(データ処理、データの構造理解、データの可視化方法)を理解することができます。

また、今日行ったものと同じ基礎講座④&⑤(関数、ライブラリPandas、Numpy) を開催します。

第4回、5回開催日時

9月29日(日) 13:00~16:00

URLはこちら

今回参加されなかった方はもちろん!参加された方も、復習としてご参加ください。 時間や勉強内容の詳細は、すでにTeck PlayにUPしています。 お早めにお申し込みください! 初心者の方も、現役エンジニアの方もお待ちしています!

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データ分析初心者から、仕事でデータ分析を行いたい方まで、幅広く集まれるコミュニティです!データ分析を仕事や趣味などで活用できるスキルを、我々と一緒に学んでいきましょう!現場開発から学術研究分野まで、幅広い講師陣で皆さんの勉強をサポートしていきます!さらに、Dell Technologies様や奈良先端科学技術大学院大学と共催イベントも数多く開催しており、産学とも連携したコミュニティへ成長しております!

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