Pythonで学ぶ機械学習・データ分析(pandasで学ぶ表計算)

講座内容概要

機械学習、ディープラーニングが世間を賑わせる中、実装言語のデファクトスタンダードといってもよいPythonにご興味おありの方は多いのではないかと思います。

なぜ、デファクトスタンダードになったかといえば、機械学習、ディープラーニング、データ分析系の便利なライブラリがとても充実しており、ビジネスバリューを出す上では比較的学習コストが低いことが一番の理由のように思います。

とはいえ、エンジニアでない方や、他の言語を常用しているエンジニアの方からすると、ハードルが高く見えるのも事実です。

本講座シリーズは、自身のノートPCで、実務でよく使用されるPythonの便利なライブラリを用いながらPythonコーディングを行っていただき、機械学習、ディープラーニング、データ分析に触れようとされる方の足がかりとなるようなカリキュラムとなっています。

また、それぞれの講座は独立性をもたせているので、「自分はここは理解しているからいいや」という方は、つまみ食いいただいても理解可能な構成となっています。

プログラミングを勉強しようとして挫折した方、そもそもやったことのない未経験者の方も、機械学習について理解するための技術的なベースを整えませんか。

受講対象者

・Pythonの独学で挫折された方
・Pythonに触れたことのないエンジニア
・これから機械学習、ディープラーニング、データ分析系の仕事をしたい方

この講座でみにつくスキル

・Pythonを元にプログラミングの基本が理解でき、データ分析や機械学習モデル構築時のエンジニアリングに不安がなくなります
・NumPy、pandas、matplotlib、Jupyterなど、データ分析/機械学習について学ぶ上で必須のライブラリの使用方法について理解できます
・gitを用いたソースコード管理やFlaskを用いたAPI開発など、機械学習に直接は関係なくてもベースとして知って置かなければならない技術について理解できます

※過去に行いました同名の勉強会に参加いただいた方は、過去の参加費用を割り引いてご参加いただけますので、事前に お申し付けください（今回は以前より断然深掘りした講座になります）。ただし、割引は4回講座のうち3回以上受講される方のみ適用となります。

連絡先：info@skillupai.com

開催日程

※一日だけ受講いただいても理解できる内容となっています
※受付開始時間は、勉強会開始の15分前となります
※休憩を5分*2 程度挟む予定です

会場

Creator's District801(渋谷)
東京都渋谷区 渋谷1-17-1 TOC第2ビル8階

DAY3 カリキュラム

・ データベースとは
・RDBMSとSQL
　　・関係データベースの仕組みについて
　　・データベースの正規化に関して
　　・PostgresSQLを使用しての実際にデータ入出力ハンズオン
　　・NoSQLの紹介
・pandasを用いて表計算
　　・クロス集計などを元にデータの見方について伝える

※手元のPCで手を動かしながら進めることを重視します
※講座内容は変更となる場合があります

講師プロフィール

大手ITメーカに入社後、法人営業を経験。その後はWEB広告代理店にて営業・コンサルタント・クリエイティブディレクターとして活躍。広告運用を行うとともに、広告、ログデータなどを使用したデータ分析業務にも従事。
分析力を武器に大小様々な案件に携わる。現在はデータ分析会社にて、分析、機械学習、サーバーサイドエンジニアと幅広い案件に従事。

当日のお持物

ノートPCをご持参ください。PC環境はWindows7以降、Mac10.9（Mavericks）以降。
Python ： Anaconda3-4.2.0。推奨メモリは、8GB以上。

当日までの事前準備

Anacondaはファイルサイズが大きく時間がかかるので、ノートPCに事前にダウンロードをお願いします。

定員

15名　先着順

備考

・勉強会内容の撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください。
・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。

領収書発行について

領収書は事前にinfo@skillupai.comまでセミナータイトル名と領収書の宛名をご連絡ください。
但し書きは「セミナー代」となります。ご指定の但し書きが必要な場合はその旨もご連絡をお願い致します。

運営団体

https://www.skillupai.com/