Pythonデータ可視化・Numpy入門

概要

Pythonでデータ分析を行いたいという方を対象に、データの可視化とNumpyの入門講座をハンズオン形式で行います。本講座のゴールは「データ分析ライブラリのNumpyとmatplolibの習得」です。

Pythonはデータ分析系のライブラリが非常に充実していますが、中でも本講座で扱うNumpyとmatplotlibは特に重要なデータ分析ライブラリです。Numpyは高速化かつ簡単に行列演算をするためのライブラリであり、Pythonでデータ分析をする上でほとんど必須のライブラリです。また、matplotlibは可視化のためのライブラリであり、使えるのと使えないとではデータ分析をする上での効率や、アウトプット力が劇的に変わってきます。

本講座ではこれらのライブラリを使えるようになることを目標にハンズオン形式で行います。また、多くの機械学習・ディープラーニングライブラリではNumpyを利用してデータを与えるため、機械学習やディープラーニングを始める上での足がかりとなる講座でもあります。

※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でのデータ分析の必須ライブラリであるNumpyの基本動作の習得
・Pythonでデータを可視化するためのライブラリmatplotlibの習得

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

Numpy編

・Numpy紹介
・配列の作成
・配列の要素指定
・配列の計算
・Numpyでよく使われる関数

可視化編(matplotlib)

・数学グラフ
・棒グラフ
・ヒストグラム
・散布図
・円グラフ

※ 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。
・numpy
・matplotlib

※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・ディープラーニングを始めたい方
・最短ルートでデータ分析入門をしたい方
・データを可視化したい方

講師

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)

注意事項
ご入金後のキャンセルはお受けいたしかねますのであらかじめご了承ください。講義資料のダウンロードor代理で参加いただくことは可能ですので、LINE＠もしくは連絡先のメールアドレスまでご連絡ください。

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。