内容概要

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。

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、Jupyter Notebookの使い方をご紹介いたします。

講座で基本的操作を学ばれた方は、2/20、3/3開講予定の「実データで学ぶデータサイエンス基礎講座（https://www.skillupai.com/ ）」を受講いただけると、一気に機械学習の基礎をマスターすることができますので、是非ご検討ください。

この講座で得られること

• Pythonの基本的な文法
• Jupyter Notebookの基本的な使い方

開催日程

• 受付：13:45〜14:00
• 勉強会：14:00〜17:00

カリキュラム

• Python概論と本日のゴールの共有
• Anacondaのインストール
• Jupyter notebookの立ち上げ
• notebookの基本操作方法
• ファイルの読み込み
• Pythonの基本的な文法
• ライブラリーの説明と使い方（Numpy、Pandas、matplotlib、scikit-learn）
• データ分析・機械学習の効率的な勉強の進め方
• 質疑応答

対象者

• これから、データ分析、機械学習をはじめたい方
• Python未経験者のエンジニアの方
• 将来的にデータサイエンティストになりたい方

会場へのアクセス方法

休日はビル正面玄関が閉まっているため、開始15分前より随時内側から開錠いたします。 ビル正面玄関前でお待ちいただきますようお願い致します。

• https://imgur.com/a/XteLG

遅刻される方は、入り口に着かれましたら、info@skillupai.comまでご連絡ください。 スタッフがお迎えに行きます。

講師

S Tahara 東京大学大学院修了。新卒でベンチャー企業に入社後、エンジニアとプロジェクトマネジャーを経験。その後、リクルートにて複数のAI案件に携わる。現在は、医療業界と金融業界を中心に、様々なAI案件をリードする。

H Kyoda 東京大学大学院在籍。Jaxaと共同研究中。月探査機によって取得されたスペクトルデータを対象に、pandasなどのライブラリを用いたデータマイニングを行なっている。

当日のお持物

• ご自身のノートPC（必須）
• 動作環境
• MacOSX 10.9 以上
• Windows 7 以上（64bit必須）
• メモリ4GB以上

講座までの準備

Anaconda3-5.0.1以上の事前ダウンロードをお願いします。インストールなどは、講座内で実施します。

領収書

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。 その場で発行、もしくは後日メールアドレス宛に送付いたします。

備考

• 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。
• 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
• 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
• 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

運営団体

https://www.skillupai.com/