【初級者歓迎】Pythonプログラミング徹底演習
スキルアップAIが次に開催するイベントはこちら
参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
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前払い(受付終了)
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先着順 |
3,000円
現金支払い
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5人 / 定員8人 |
前払い
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先着順 |
3,000円
クレジットカード払い
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2人 / 定員7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
*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 |
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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環境はございますが、繋がりにくい場合はご自身のテザリングをご利用ください。(ベストエフォートとなります。)
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)
【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。
参加費のお支払いについて
ご利用可能なクレジットカードをご用意いただき、お支払い手続きを行ってください。
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