【初級者歓迎】Pythonプログラミング徹底演習

2018/11/06(火)19:30 〜 22:00 開催

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#Python, #機械学習, #Deep Learning, #自然言語処理, #人工知能

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締切間近

11/27(水)

19:30〜21:00

【再配信】無料で学べるAI勉強会第185回：KNIME を使ってみよう（第154回）

オンライン

4 / 30 人

スキルアップAI

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参加枠	申込形式	参加費	参加者
前払い	先着順	3,000円 Paypal支払い	8人／定員15人

イベント内容

概要

Pythonでデータ分析を学んで行きたいというプログラミング初級レベルの方向けに、ハンズオン形式でPythonの文法を学び、データ分析・機械学習を始めるための足掛かりとしていただくための講座です。

徹底演習講座では、理論や定理を学んだ後、実際に問題に取り組むことで、理解を深め、実力を身につけることを目的とします。

本講座では、「機械学習のために Python を学んだけれど、どのように使うのかピンと来ない」「基本的な文法は習ったけれど、自力で何かを実装する練習がしたい」といった皆様のために、講師による丁寧な解説とサポートを受けながら短時間で実装スキルを伸ばす最高の機会を提供いたします。

演習で扱う内容は、基本的にはスキルアップAIが提供する「Python プログラミング入門」のカリキュラムに沿っておりますが、「同様の内容を学んだけれど使い方がイマイチわからない」という皆様も大歓迎です。「初めて Python を学ぶ」という方は、是非とも「Python プログラミング入門」からご受講ください。

加えて、Jupyter Notebook の便利機能や『正規表現』『ラムダ式』といった「実務に役立つワンランク上の実装テクニック」も身につけていただきます。講座で実装スキルに自信のついた方は、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、ご検討ください。この機会に是非とも Python の基本文法を自分のものにしてみてはいかがでしょうか。

この講座で得られること

Python の基本的な文法を用いた実装スキル
Jupyter Notebook の便利な機能の使い方

カリキュラム

Jupyter Notebook の便利な使い方
リストと辞書
制御文
関数
クラス
正規表現
ラムダ式
例外処理
標準ライブラリ
総合問題

対象者

「Python プログラミング入門」受講者
Python の文法を学んだけれど、実装に自信のない方

Python講座一覧

皆様の強い要望にお応えして、ご好評をいただいていたpythonレベル１～４の授業を前後半に分けて、平日夜にも受講できるように致しました。休日にまとまった時間を取るのが難しかった方でも受講しやすくなりましたのでぜひご利用ください！

レベル	カテゴリ	講座名
レベル１入門	Pythonプログラミング入門	1. Pythonで学ぶプログラミング超入門
レベル１入門	Pythonプログラミング入門	2. Pythonで学ぶオブジェクト指向と標準ライブラリ超入門
レベル１入門	Pythonプログラミング入門	3. Pythonプログラミング徹底演習
レベル２初級前半	Pythonライブラリ基礎(行列計算、データフレーム処理)	4. 高速データ処理のためのNumpy入門
レベル２初級前半	Pythonライブラリ基礎(行列計算、データフレーム処理)	5. 高速データ処理のためのPandas入門
レベル２初級前半	Pythonライブラリ基礎(行列計算、データフレーム処理)	6. Numpy、Pandas徹底演習
レベル３初級後半	Pythonライブラリ基礎(データ可視化)	7. データ可視化のためのMatplotlib入門
レベル３初級後半	Pythonライブラリ基礎(データ可視化)	8. 描画スキルを高めるためのseaborn・Plotly入門
レベル３初級後半	Pythonライブラリ基礎(データ可視化)	9. 機械学習のためのMatplotlib徹底演習
レベル４初中級	Pythonデータ分析実践(機械学習モデル構築)	10. kaggleを始めるための前処理入門
レベル４初中級	Pythonデータ分析実践(機械学習モデル構築)	11. Scikit-learnを用いたkaggle入門
レベル４初中級	Pythonデータ分析実践(機械学習モデル構築)	12. 機械学習モデル構築徹底演習
レベル５中級	現場で使える機械学習・データ分析基礎講座	現場で使える機械学習・データ分析基礎講座

会場へのアクセス方法

直接会場にお越しください。遅刻される場合も直接会場にお越しください。講義時間中に出席を取ります。

講師

S Mizoguchi

東京大学大学院所属。統計検定一級所持。日本ディープラーニング協会のE資格合格者。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）

【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、フォローできない場合がございます。

通信環境に関して

Wi-Fiあり

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

最小遂行人数「4名」：開催日の2日前までに最小遂行人数に達しない場合は、中止となります。ただし、複数のチャンネルで募集を行っているため、本サイトでの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます。
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。