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2026/04/08(水)開催
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| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
|---|---|---|---|
前払い(4hr) | 先着順 | 6,000円(クレジット払い) | 1人 / 定員15人 |
本ページはレベル4・理論講座のご案内となります。
レベル1「機械学習を始めるためのPythonプログラミング入門」
理論講座(前半)4月26日(金)19:30~22:00
理論講座(後半)5月10日(金) 19:30~22:00
演習講座 5月17日(金) 19:30~22:00
レベル2「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)」
理論講座(前半)4月23日(火) 19:30~22:00
理論講座(後半)5月07日(火) 19:30~22:00
演習講座 5月14日(火) 19:30~22:00
レベル3「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)」
理論講座(前半)5月21日(火) 19:30~22:00
理論講座(後半)5月28日(火) 19:30~22:00
演習講座 日程調整中
レベル4「機械学習を始めるためのPythonデータ分析実践(機械学習モデル構築)」
理論講座(前半+後半) 4月21日(日) 09:00~13:00
演習講座 日程調整中
※ リンクのない講座はお申し込み受付を開始次第、リンクを追加してまいります。
【ご注意ください】
機械学習を用いたデータ分析の実践においては、機械学習のアルゴリズムや統計に関する知識、実装に用いる言語やライブラリの知識が必要ですが、双方の知識を有機的に結びつけることもまた重要です。前講までの内容でPythonで機械学習を実装するに当たって必須のツールが揃いましたので、次はこれらをデータ分析の実装に応用してみましょう。
本講座では、データ分析入門者向けの有名データセットである「タイタニック号の乗客の生存予測」を題材に、Jupyter Notebook上でシリーズ第三講までに扱ってきたNumPy, Pandas, Matplotlibを活用しながらデータの整理・可視化を行い、整理したデータをScikit-learnで実装された有名な機械学習アルゴリズムを用いて分析します。
この講座を学び終えれば、「現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 」受講に向けての予備知識は万全なものとなります。次のステップとして実践的な機械学習を学ばれるに当たって非常に有用な講座となっておりますので、ぜひご検討ください。
・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
・これからデータ分析、機械学習をはじめたい方
・Pythonの基礎的な文法(シリーズ第一講) / NumPy, Pandasの基礎(シリーズ第二講) / Matplotlib, Seabornの基礎(シリーズ第三講)の内容をある程度理解されている方
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。
スキルアップAI 水道橋オフィス 東京都千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋 Ⅱ 5階(旧スカイワードビル)
開場は開始時刻の10分前です。
10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。
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。
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。




