機械学習を始めるためのpythonライブラリ基礎（データ可視化）

概要

機械学習の実社会への応用が急速に普及した現在でも、意思決定の全てがデータの定量評価によって置き換わることはなく、重要な場面では解析結果をもとに人間が判断を下す局面が多くあります。 そこで重要となるのが、データを人間にとってわかりやすい形で表現する力、すなわちデータの視覚化の能力です。

本講座では、Jupyter notebook上で３つの主要なデータ視覚化用ライブラリを用いて、自在にグラフを作成する方法を学びます。 これらのライブラリは実装上複数の書き方が混在し、混乱を招きやすいため、系統別に整理をすることで書き分ける力を養います。

この講座を学び終えた方は、次のステップとして「Pythonデータ分析実践」講座に進まれますと、機械学習の本格的な学習に入る準備の総仕上げを行う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

・機械学習に取り組むにあたっての、実技に関する直前知識

カリキュラム

1.本講座の目的とゴールの共有

2.Pythonにおけるグラフ生成の要！Matplotlibを攻略しよう

3.視覚化表現の幅を広げる！Seabornを使ってみよう

4.インタラクティブなグラフで訴求力アップ！Plotlyを駆使しよう

5.演習

対象者

・これからデータ分析、機械学習をはじめたい方

・Pythonの基礎的な文法(シリーズ第一講) ・NumPy, Pandasの基礎(シリーズ第二講) の内容をある程度理解されている方

＊該当講座は、前レベルの講座を理解している前提で進行します。

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。

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。

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

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。

pip install plotly==2.7.0でplotlyというライブラリのインストールをお願いします。

*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。

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。

【Stripeでお支払いの場合】 Stripe発行の受領書が領収書となります。当社より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。

運営団体

スキルアップAI

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。