【機械学習のためのPython集中講座】Pythonライブラリ基礎(データ可視化)
イベント内容
概要
毎週末、東京で実施しているPython基礎講座になります。
機械学習の実社会への応用が急速に普及した現在でも、意思決定の全てがデータの定量評価によって置き換わることはなく、重要な場面では解析結果をもとに人間が判断を下す局面が多くあります。 そこで重要となるのが、データを人間にとってわかりやすい形で表現する力、すなわちデータの視覚化の能力です。
本講座では、Jupyter notebook上で3つの主要なデータ視覚化用ライブラリを用いて、自在にグラフを作成する方法を学びます。 これらのライブラリは実装上複数の書き方が混在し、混乱を招きやすいため、系統別に整理をすることで書き分ける力を養います。
この講座を学び終えた方は、次のステップとして「Pythonデータ分析実践」講座に進まれますと、機械学習の本格的な学習に入る準備の総仕上げを行うことができますので、是非ご検討ください。
日程 | 時間 | レベル | 講義名 |
---|---|---|---|
9/01(土) | 10:00-14:00 | レベル1 | pythonプログラミング入門 |
9/01(土) | 15:00-19:00 | 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) |
9/02(日) | 10:00-14:00 | レベル3 | pythonライブラリ基礎(データ可視化) |
9/02(日) | 15:00-19:00 | レベル4 | pythonデータ分析実践(機械学習モデル構築) |
告知は随時行います
講座で基本的操作を学ばれた方は、今秋開講予定の「現場で使える機械学習・データ分析基礎講座(第2期大阪) 」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
・機械学習に取り組むにあたっての、実技に関する直前知識
カリキュラム
1.本講座の目的とゴールの共有 2.Pythonにおけるグラフ生成の要!Matplotlibを攻略しよう 3.視覚化表現の幅を広げる!Seabornを使ってみよう 4.インタラクティブなグラフで訴求力アップ!Plotlyを駆使しよう 5.演習
対象者
・これからデータ分析、機械学習をはじめたい方 ・Pythonの基礎的な文法(シリーズ第一講) ・NumPy, Pandasの基礎(シリーズ第二講) の内容をある程度理解されている方
会場へのアクセス方法
大阪中心部の会議室を予定しています。 確定次第、お知らせいたします。
講師陣
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。 W Sasaki 京都大学大学院在籍。深層強化学習の正則化に関する研究をしている。研究やKaggleなどでPythonを用いたデータ解析を行なっている。
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。 *準備ができていない場合、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
講座に関するお問い合わせは、info@skillupai.comまでお願いいたします。
注意事項
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。