Pythonデータ分析入門
参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
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前払い
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先着順 |
2,500円
クレジットカード払い
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満席 / 定員8人 |
2回目の参加(同じ講座)
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先着順 | 無料 |
2人
/ 定員1人 (キャンセル待ち1人)
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イベント内容
Pythonデータ分析入門
概要
Pythonでデータ分析を行いたいという方を対象に、データ分析入門講座をハンズオン形式で行います。講座のゴールはデータをPython上で自在に操作出来るようになることです。
また、こちらの講座は、機械学習を始めるための足がかりになる講座でもあります。機械学習に必須な前処理の方法を学べるので、機械学習をやりたいという方にも非常におすすめです。受講後は、Pythonによる機械学習入門に進んでいたくと機械学習の入門も果たせます。
※当講座はPythonの基本的な文法を理解している方を対象としています。文法に自身のない方は、Python入門講座も合わせて受講することでスムーズな理解が可能です。
※講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧め致します。
講座を通じて得られること
・Python上でデータを自在に操作するテクニック
・機械学習を始めるための準備
・データ分析ライブラリpandasの使い方
講座一覧のフローチャート
どの講座から受講したら良いのかわからないというような方は、下記のフローチャートを参考にしていただければと思います。
内容
・csvデータの読み込み
・データの確認
・データから必要情報の抽出
・新たな列の作成
・並び替え
・データの取り出し(高度)
・データの集計
・演習問題
・データの結合
・欠損値処理
・データの置き換え
・ダミー変数の利用
・学習用データとテスト用データの作成
・演習問題
※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。
事前準備
Python3のインストールをお願いいたします。
また、以下のパッケージを当講座では利用しますので、当日までに動作確認をお願いいたします。
・pandas
・sklearn
※講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧め致します。
こんな人にオススメ
・これから機械学習を始めたい方(文法に自信のない方はPython入門講座の受講後に当講座の受講をお勧め致します。)
・最短ルートでデータ分析入門をしたい方
講師
宮本光
東京大学工学部機械工学科を修了。現在は東京大学大学院にてpython機械学習を用いた労働者のストレス推定に関する研究に従事。
吉川武文
東京大学大学院にて機械学習を用いた生物データ解析の研究を行う。学部では生物情報科学を専攻。生物から得られるビッグデータの解析や生物学における理論のシミュレーション、モデリングなどにも精通。東京大学理科二類最高点合格、日本生物学オリンピック金賞・本選一位などの受賞歴を持つ。
持ち物
・Python3の実行環境と必要ライブラリ(pandas,sklearn)をインストール済みのPC
※インストールでお困りの方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応致します。
※講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧め致します。
領収書について
【Stripeで事前決済の方】
クレジットカード会社が発行する明細を領収書の代わりとしてご利用ください。当社より重複しての領収書発行は行なっておりません。
【当日払いの方】
講座後のアンケートにて、「領収書が必要」にチェックを入れるようにお願いいたします。領収書をメールにて送付させていただきます。
【Paypalの方】
決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとなります。また、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけます。(当社より重複しての発行は行えません)
会場
東京都台東区台東1丁目11番4号 誠心Oビル 3階
アクセス
秋葉原駅より徒歩5分
JR線をご利用の方は昭和通り改札、東京メトロ日比谷線をご利用の方は1番出口が最も近くなっております。
受付・入場時間
開始の15分前から
※なるべく5分前までにお入りください。
※途中参加も可能です。
お問い合わせ
・メールでのお問い合わせは、info@to-kei.net までご連絡ください。
・こちらで⇨LINE@からもお問い合わせいただけます。(推奨)
注意事項
・リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。
・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください。
・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。
全人類がわかる統計学とは
統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管理している団体です。統計学とその関連分野について、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。
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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