【オブジェクト指向編】Pythonによるクラス入門

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。

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。

事前準備・持ち物

Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします．

また以下のライブラリをインストールするようにお願いいたします。

また，講義はJupyter Notebookを用いて行いますので，インストール頂いたほうがスムーズに講座を受けることが可能です．
※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。

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

小林悠                  
大学院にて複雑な最適化問題を解くためのアルゴリズムや機械学習への応用研究に従事。機械学習における最適化手法の改善手法を提案し、深層学習による自然言語処理への応用について国際会議で発表経験あり。また大学時代は、学科で4年連続成績トップになり、三度の表彰を受ける。現在は、深層学習による自然言語処理を用いた対話型システムやそのユーザ満足度について研究している。

領収書について

【Stripeで事前決済の方】
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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

株式会社AVILENが運営するサービスです。統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育成のための教育事業を行なっております。 統計学や機械学習を、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。