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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ベーシック (4h) 9:30~13:30
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先着順 |
5,000円
Paypal支払い
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0人 ／ 定員2人 |
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ベーシック＋アドバンス (6.5h) 9:30~17:00
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先着順 |
7,500円
Paypal支払い
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1人 ／ 定員4人 |
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アドバンス (2.5h) 14:30~17:00
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先着順 |
2,500円
Paypal支払い
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0人 ／ 定員2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。
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
スケジュール
| 日程 | 時間 | レベル | カテゴリ | 講義名 |
|---|---|---|---|---|
| 10/06（土） | 9:30-13:30 | レベル1 | ベーシック | pythonプログラミング入門 |
| 10/06（土） | 14:30-17:00 | レベル1 | アドバンス | pythonプログラミング入門 |
| 10/07（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） |
| 10/07（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） |
| 10/13（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） |
| 10/13（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） |
| 10/14（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） |
| 10/14（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） |
| 10/20（土） | 9:30-13:30 | レベル1 | ベーシック | pythonプログラミング入門 |
| 10/20（土） | 14:30-17:00 | レベル1 | アドバンス | pythonプログラミング入門 |
| 10/21（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） |
| 10/21（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） |
| 10/27（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） |
| 10/27（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） |
| 10/28（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） |
| 10/28（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。
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
jupyternotebookの使い方
pythonの基本事項
pythonの組み込み型
制御文
関数
クラス
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
S Mizoguchi
東京大学大学院所属。統計検定一級所持。ハンズフリー音声通信に適した聴覚的品質を損なわない音声強調をテーマに、深層学習と高次統計量分析の観点から、chainer を用いて研究を行っている。
当日のお持物
ご自身のノートPC（必須）
筆記用具
【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。
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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