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2026/02/11(水)開催
2/12(木) 19:30- 受講料最大80%OFF ! E資格対応・Re...
2026/02/12(木)開催

| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
|---|---|---|---|
前払い | 先着順 | 6,000円(現金払い) | 0人 / 定員5人 |
毎週末、東京で実施しているPython基礎講座になります。
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。
近年、Pythonが科学技術計算や機械学習の分野で特に重宝されている要因の一つは、その豊富なライブラリ群の存在にあります。特に、高度な数値計算を高速に実行するNumPy、データベースのフォーマット及び操作ツールを備えるPandasは最重要なライブラリであり、機械学習の実装に当たっては欠かせない前提知識となります。
本講座では、機械学習への応用を見据えたNumPy、Pandas操作の必要事項を基礎からハンズオン形式にて習得することを目指します。
| 日程 | 時間 | レベル | 講義名 |
|---|---|---|---|
| 9/08(土) | 10:00-14:00 | レベル1 | pythonプログラミング入門 |
| 9/08(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) |
| 9/09(日) | 10:00-14:00 | レベル3 | pythonライブラリ基礎(データ可視化) |
| 9/09(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、オンラインで開講予定の「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。
・機械学習に必須のPythonライブラリ(NumPy、Pandas)の使い方
・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
・Pythonの基本的な文法がわかる方
・機械学習を始めるためのPython文法入門を受講された方
カネジュービル
〒453-0014 愛知県名古屋市中村区則武1丁目2−1
カネジュービル6階 第三会議室
名古屋駅新幹線口(西口)徒歩5分
ビル1階にはコンビニ(セブンイレブン東海地区1号店)があります。
H Matsumoto
慶應義塾大学大学院在籍。HCI応用を見据えた小型高性能レーダデバイスの設計、作製を行い、それを用いた測定結果を対象にPythonを用いてデータ分析を行っている。
S Uchida
名古屋大学大学院在籍。自然言語処理。不満調査データセットを用いて、ユーザの不満投稿の予測手法の研究に従事。
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
基本的にはこちらでWi-Fi環境を確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がないとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします。(現在開講中の講座にて会場にWi-Fi環境が無い場合、ご自身のスマートフォンのデザリングなどで対応されております)
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。
【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)
https://www.skillupai.com/
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。