※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。

概要

機械学習の実社会への応用が急速に普及した現在でも、意思決定の全てがデータの定量評価によって置き換わることはなく、重要な場面では解析結果をもとに人間が判断を下す局面が多くあります。

そこで重要となるのが、データを人間にとってわかりやすい形で表現する力、データの視覚化の能力です。

本講座では、Jupyter Notebook上でデータ視覚化用ライブラリを用いて、自在にグラフを作成する方法を学びます。 これらのライブラリは実装上複数の書き方が混在し、混乱を招きやすいため、系統別に整理をすることで書き分ける力を養います。

講座で基本的操作を学ばれた方は、【初級者歓迎】Kaggleを始めるための前処理入門、【初級者歓迎】Scikit-learnを用いたKaggle入門などの講座にも参加していただけると、可視化スキルの重要性を認識いただけます。

また、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

・機械学習に取り組むにあたっての、実技に関する直前知識、構築したモデルの説明スキルの基礎

講座内容に関して

こちらの講座は、レベル３・前半講座となります。（週末に実施している「機械学習を始めるためのPythonライブラリ基礎（データ可視化）」の前半部分の内容を扱ったものになります。）

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。

カリキュラム

1. 本講座の目的とゴールの共有
2. Matplotlibの基本事項
3. Matplotlibで数式をプロットする
4. MatplotlibによるData visualizationの基礎
5. 演習問題

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

前提知識

• Pythonの基礎的な文法、NumPy, Pandasの基礎をある程度理解していることが望ましい

＊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。

講師

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。

受付・入場時間

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。

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。

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（必須）

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。

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。