機械学習を始めるためのPythonプログラミング入門

2018/09/08(土)09:30 〜 13:30 開催
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参加枠申込形式参加費 参加者
前払い(4h)
先着順 5,000円
Paypal支払い
4人 / 定員8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
9/08(土) 9:30-13:30 レベル1 pythonプログラミング入門
9/09(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)
9/15(土) 9:30-13:30 レベル3 pythonライブラリ基礎(データ可視化)
9/16(日) 9:30-13:30 レベル4 pythonデータ分析実践(機械学習モデル構築)
9/22(土) 9:30-13:30 レベル1 pythonプログラミング入門
9/23(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)
9/29(土) 9:30-13:30 レベル3 pythonライブラリ基礎(データ可視化)
9/30(日) 9:30-13:30 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、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

  1. 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

  6. 関数

  7. クラス

  8. 例外処理

  9. 標準ライブラリ

  10. 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。

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

通信環境に関して

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)

講座までの準備

最新のAnacondaをインストールし、ブラウザでJupyterNotebookを表示できる状態まで事前に準備お願い致します。 こちらを参考にしてください。 https://goo.gl/FRWrax

※各自で必ず当日までに環境構築をお願いいたします。 もし環境構築等でご不明な点等あれば、事前にご連絡いただければご案内します。

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/

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。

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