機械学習を始めるためのPythonプログラミング入門
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| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
|---|---|---|---|
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前払い（4h, 早期）
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先着順 |
5,000円
Paypal支払い
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1人 ／ 定員4人 |
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前払い（4h）
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先着順 |
5,500円
Paypal支払い
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0人 ／ 定員4人 |
イベント内容
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の使い方から、データ分析・機械学習で必須のPythonライブラリの操作をハンズオンで学んでいただきます。
Pythonはプログラミング言語の中で、機械学習、深層学習の開発環境が最も整っている言語です。また、高級言語なので、他の言語と比べて比較的習得しやすいのが特徴です。本講座はハンズオン形式でPythonの文法を学んで頂き、講座内容を習得できれば自力でpythonを用いた開発が可能になります。
また、本講義と合わせて、周辺のPython講座も受講いただけると、より理解が深まります。
| 日程 | 時間 | レベル | 講義名 |
|---|---|---|---|
| 6/9（土） | 9:30-13:30 | レベル1 | pythonプログラミング入門 |
| 6/10（日） | 9:30-13:30 | レベル2 | pythonライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理） |
| 6/16（土） | 9:30-13:30 | レベル3 | pythonライブラリ基礎（データ可視化） |
| 6/17（日） | 9:30-13:30 | レベル4 | pythonデータ分析実践（機械学習直前まで） |
| 6/23（土） | 9:30-13:30 | レベル1 | pythonプログラミング入門 |
| 6/24（日） | 9:30-13:30 | レベル2 | pythonライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理） |
| 6/30（土） | 9:30-13:30 | レベル3 | pythonライブラリ基礎（データ可視化） |
| 7/1（日） | 9:30-13:30 | レベル4 | pythonデータ分析実践（機械学習直前まで） |
| 7/7（土） | 9:30-13:30 | レベル1 | pythonプログラミング入門 |
| 7/8（日） | 9:30-13:30 | レベル2 | pythonライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理） |
| 7/14（土） | 9:30-13:30 | レベル3 | pythonライブラリ基礎（データ可視化） |
| 7/15（日） | 9:30-13:30 | レベル4 | pythonデータ分析実践（機械学習直前まで） |
| 7/21（土） | 9:30-13:30 | レベル1 | python文法入門 |
| 7/22（日） | 9:30-13:30 | レベル2 | pythonライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理） |
| 7/28（土） | 9:30-13:30 | レベル3 | pythonライブラリ基礎（データ可視化） |
| 7/29（日） | 9:30-13:30 | レベル4 | pythonデータ分析実践（機械学習直前まで） |
告知は随時行います
講座で基本的操作を学ばれた方は、毎月開講予定の「現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 」を受講いただけると、本講義で身につけたスキルを活かして、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
カリキュラム
- 導入 2 .jupyternotebookの使い方 3 .pythonの基本事項 4 .pythonの組み込み型 5 .制御文
- 関数 7 クラス 8 例外処理
- 標準ライブラリ
- 総合問題
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
週末はビル正面玄関が閉まっているため、開始10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、skillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください。 スタッフがお迎えに行きます。
ビル館内では飲食物の購入はできませんので、飲食物は事前に購入の上、ご来場ください。
講座中（休憩時間など）にビル外に外出される際は、スタッフまでお声がけください。 また携帯をご持参頂き、お戻りの時間をskillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください。 ビル正面玄関へ、スタッフがお迎えに上がります。
講師
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。
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。
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以上のインストールをいただき、ブラウザでJupyterが表示できている状態まで事前に準備お願い致します。 ブラウザからhttp://localhost:8888/treeで表示されていることをご確認してください。
【Ｍacの場合】
以下のサイトから Anaconda をダウンロード https://www.continuum.io/downloads
バージョン3.6を選択
Anaconda3-5.0.1-MacOSX-x86_64.pkgを実行
ターミナルを起動し、Pythonを起動
【Windowsの場合】
以下のサイトから Anaconda をダウンロード https://www.continuum.io/downloads
バージョン3.6を選択
Anaconda3-5.0.1-Windows -x86_64.exeを実行 (Add Anaconda to my PATH environment variableにチェック)
4.コマンドプロンプトを起動し、 Pythonを起動
*準備をお願いいたします。ハンズオン講座なので、ついてこれなくなってしまいます。
領収書
【Paypalでお支払いの場合】 PayPal発行の受領書が領収書となります。 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。 （当社よりの重複しての領収書発行は行えません)
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/
