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

1. 関数
2. クラス
3. 例外処理
4. 標準ライブラリ
5. 総合問題（Pythonプログラミング総復習）

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

＊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。

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 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

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。