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2026/02/12(木)開催
【未経験者歓迎】Pythonで学ぶプログラミング超入門
現地開催
スキルアップAIが次に開催するイベントはこちら
定員30 人
参加枠
11人／定員20人
前払い【先着順】3,000円 (現金払い)
11人定員12人
前払い【先着順】3,000円 (クレジット払い)
0人定員8人
| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
|---|---|---|---|
前払い | 先着順 | 3,000円(現金払い) | 11人 / 定員12人 |
前払い | 先着順 | 3,000円(クレジット払い) | 0人 / 定員8人 |
基本情報
- 日時
- 〜
- 開催形式
- 現地開催
- 会場
- スキルアップAI 水道橋オフィス (スカイワードビルディング5F)
- 主催
- スキルアップAI
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。
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。
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。
そのようなPythonで、全プログラミング言語に共通する考え方を身につけましょう。
講座で基本的操作を学ばれた方は、定期開講予定の「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
- 全てのプログラミング言語に共通する基本的思想
- Jupyter Notebookの基本的な使い方
- Pythonの基本的な文法
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
対象者
- 非エンジニアの方
- これから、データ分析、機械学習をはじめたい方
- 将来的にデータサイエンティストになりたい方
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. 高速データ処理のための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
スキルアップAI講師。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。東京大学大学院情報理工学系研究科所属。
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)
【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。
お問い合わせ
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