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機械学習を始めるためのPythonプログラミング入門

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。

ベーシックとアドバンス

ベーシック : 理論や基本的な考え方・操作などを学びます 

アドバンス : 複数の実務的な演習を実施し、理解の定着を図ります

*アドバンス講座は現在、オープン価格(1,500円)でお申込みいただけます

スケジュール

日程 時間 レベル カテゴリ 講義名
9/15(土) 9:30-13:30 レベル3 ベーシック pythonライブラリ基礎(データ可視化)
9/15(土) 14:30-17:00 レベル3 アドバンス 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 ベーシック pythonデータ分析実践(機械学習モデル構築)
9/16(日) 14:30-17:00 レベル4 アドバンス 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 ベーシック pythonプログラミング入門
9/22(土) 14:30-17:00 レベル1 アドバンス pythonプログラミング入門
9/23(日) 9:30-13:30 レベル2 ベーシック pythonライブラリ基礎(行列計算、データフレーム処理)
9/23(日) 14:30-17:00 レベル2 アドバンス 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 ベーシック pythonライブラリ基礎(データ可視化)
9/29(土) 14:30-17:00 レベル3 アドバンス 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 ベーシック pythonデータ分析実践(機械学習モデル構築)
9/30(日) 14:30-17:00 レベル4 アドバンス 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、機械学習の実務の流れと様々なアルゴリズムの基礎をマスターすることができます。

お申し込み

お申し込みはこちらよりお願いいたします。

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

お申し込み

お申し込みはこちらよりお願いいたします。

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上がります。

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

G Shirato

慶應義塾大学大学院在籍。フランス留学中にVRを学び、Microsoft Hololensアプリの開発を経験。現在はネットワーク理論をサッカーに応用する研究をしており、サッカーのプレーデータを対象に、networkxなどのPythonライブラリを用いた分析をしている。

S Takahashi

東京大学教養学部広域化学科卒業。東京大学大学院総合文化広域科学専攻研究科修了。GPS将棋の開発者である金子知適研究室にてゲームAIの研究を行う。ゲームプログラミングワークショップ2014研究奨励賞受賞。東京大学広域科学専攻奨励賞受賞。 新卒で株式会社リコーに入社。情報システム部門で社内向けWebアプリケーションを作成する。また、WatsonやAzure AIなどのAI技術に関する調査も担当。その後、株式会社YTSを設立。オンラインや教室でのプログラミングセミナーを多数実施。基本的なプログラミングからAIに渡るまで、様々な内容を指導している。

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

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。

お申し込み

お申し込みはこちらよりお願いいたします。

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)

キャンセル・参加費用の払い戻しについて

やむを得ずキャンセルされる場合は、開催日の4日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を払い戻し致します。以降は払い戻しをできませんのでご注意ください。

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。

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 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。
2018/09/22(土)
09:30〜13:30
参加者
定員15人
会場
スキルアップ・ビデオテクノロジーズ株式会社 BF1スタジオ
東京都渋谷区桜丘町9番8号 KN渋谷3ビル

注目のポジション