【オブジェクト指向編】Pythonによるクラス入門

【オブジェクト指向編】Pythonによるクラス入門

参加枠申込種別参加費定員
前払い
先着順 3,500円
事前支払い
5人 / 定員6人
2回目の参加
先着順 無料 1人 / 定員1人

イベント内容

概要

本講座では、オブジェクト指向編としてPythonにおけるクラスを扱います。
対象者は、「Pythonの基本文法はある程度理解したが、クラスの使い方がわからない、もっとPythonを使いこなせるようになりたい」という方々です。

オブジェクト指向は多くのプログラミング言語において、中核となる考え方です。これを理解することで、より効率の良いプログラムが書け、Pythonを使うのがさらに楽しくなっていきます! 本講座では、クラスの入門から自分でクラスの構造を考えるコツまでをわかりやすく解説いたします。Pythonにおける「オブジェクト指向・クラス」を最短で学びたいという方には非常にオススメな内容です!


※当日は実戦形式で進めていきますので、Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします。

講座を通じて得られること

・オブジェクト指向プログラムの理解
・クラスの扱い方の習得
・演習問題を通じた、自らでクラスの構造を考える力

カリキュラム

・クラスとは
・クラス変数
・インスタンス変数
・クラスを使う関数
・コンストラクタとデストラクタ
・カプセル化
・クラスの継承
※ 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。
Pythonのインストール、パッケージの導入方法についてご不明点あれば、可能な範囲で対応いたしますので、info@to-kei.netまでご連絡ください。
※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

・Pythonのfor文,if文など基本的な文法を理解している方(文法に自信のない方はこちらの講座の受講後に当講座の受講をおすすめいたします。)

・オブジェクト指向のプログラミング経験がない方 ・機械学習や深層学習をPythonで実装しようと思っている方

講師

渡邊 雅也                       
東京理科大学工学部情報工学科。大学にて金融工学、情報工学、統計学を専攻。研究室では,金融系時系列データの解析を基にエコノミストのアシスタントを行う。kaggleなどの機械学習コンペなどにも参加。

持ち物

・Python3の実行環境をインストール済みのPC(windows Mac)
※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。
※講座では「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。

【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。

【別途領収書発行が必要な方】
別途発行手数料として1000円頂きます。必要な方はinfo@to-kei.netまでご連絡ください。領収書発行手数料と受講料金を合算した金額で発行いたします。

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

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。
・最小遂行人数は「3名」です。開催日の前日までにこの人数に達しない場合は中止となります。ただし、複数の媒体で募集を行っているので、本サイト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。もし、中止が決定した場合はその時点で「全額返金」し、登録しているメールアドレスにご連絡させていただきます。

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。

注意事項

前払いの方で急遽参加できなくなってしまった場合は、動画・資料配布またはキャンセルに応じます。
連絡先のメールアドレスまたはLINE@(推奨)にご連絡ください。キャンセルの場合は、開催日の4日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。

参加費のお支払いについて

本イベントの参加費は、クレジットカードでの事前支払いとなります。
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。
本イベントは終了しました

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