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2026/02/11(水)開催
2/12(木) 19:30- 受講料最大80%OFF ! E資格対応・Re...
2026/02/12(木)開催

| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
|---|---|---|---|
前払い | 先着順 | 3,000円(クレジット払い) | 4人 / 定員15人 |
※こちらの講座には、当日までの事前準備が必須となっております。以下にあります「講座までの準備」の項目を必ずご確認ください。
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。
本講座では、プログラミングの未経験者、もしくはPythonは触ったことがないという方でも、データ分析・機械学習に取り組むに当たって必須の、Pythonライブラリの扱い方をハンズオンで学んでいただきます。
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。本講座はハンズオン形式でPythonの文法を学んで頂き、講座内容を習得できれば自力でPythonを用いた開発が可能になります。
近年、Pythonが科学技術計算や機械学習の分野で特に重宝されている要因の一つは、その豊富なライブラリ群の存在にあります。特に、高度な数値計算を高速に実行するNumPy、データベースのフォーマット及び操作ツールを備えるPandasは最重要なライブラリであり、機械学習の実装に当たっては欠かせない前提知識となります。
本講座では、機械学習への応用を見据えたPandas操作の必要事項を基礎からハンズオン形式にて習得することを目指します。
こちらの講座は、レベル2・演習講座となります。
*演習講座は、同レベル内の理論講座を受講していることが前提となります。ご注意ください。
レベル2の理論講座は、平日開催の「4. 高速データ処理のためのNumPy入門」および「5. 高速データ処理のためのPandas入門」、もしくは週末開催の「機械学習を始めるためのPythonライブラリ基礎(行列計算、データフレーム処理」となります。
受講すべき講座、前提知識については、下記の受講マップを参考にしてください。

*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。
・これから、データ分析、機械学習をはじめたい方
・Python未経験者のエンジニアの方
・将来的にデータサイエンティストになりたい方
・NumPy や Pandas 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。また本講座は演習講座ですので、同レベル内の理論講座を受講していることが前提となります。ご注意ください。
開場は開始時刻の15分前です。
15分以上前にお越しになられますと、会場の準備のために外でお待ちいただく場合がございます。ご注意ください。
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。
S Mizoguchi
東京大学大学院所属。統計検定一級所持。日本ディープラーニング協会のE資格合格者。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。
ご自身のノートPC(必須) 筆記用具
【動作環境】 MacOSX 10.9 以上 Windows 7 以上(64bit必須) メモリ4GB以上
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ついてこれなくなってしまいます。この場合のタイムロスはカバーできません。事前準備を必ず行ってからお越しいただけますようお願いいたします。
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。)
【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。
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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。