概要

本講座は、Numpy、Pandas、Matplotlib、scikit-learnなどのPythonライブラリを使いこなせるようになるため、演習問題に特化した講座になります。PythonのライブラリであるNumpy、Pandas、matplotlib、scikit-learnの演習問題を数多くこなすことで、機械学習を学び始める際に、停滞することなく、学習内容に集中できる状態を目指します。

講座で基本的操作を学ばれた方は、「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、一気に機械学習の基礎をマスターすることができますので、是非ご検討ください。

また、Pythonライブラリ以前に不安がある方の場合、本講義と合わせて、前週開催の機械学習・ディープラーニングのためのPythonプログラミング入門 も受講いただけると、より理解が深まります。

この講座で得られること

• Numpy、Pandas、Matplotlib、scikit-learnなどのPythonライブラリの実践的スキル

カリキュラム

• 本講座の目的共有、jupyter, python 基本文法のおさらい
• Numpyの基本事項と演習
• Pandasの基本事項と演習
• Matplotlibの基本事項と演習
• scikit-learnの基本事項と演習
• 質疑応答

対象者

• これから、データ分析、機械学習をはじめたい方
• データ分析、機械学習をどうやって始めたらよいかわからない方
• 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

受講に必要なスキル

• jupyter notebook の起動方法、ファイルの保存方法がわかる。
• python の基本的文法は理解しているか python 以外の言語の知識がある。

※空でコーディングできる必要はないですが、自信のない方は、前週か翌週、開催予定の「 データ分析・機械学習を始めるためのPython/Jupyter入門」の事前受講をオススメします。

会場へのアクセス方法

週末はビル正面玄関が閉まっているため、開始10分前より随時内側から開錠いたします。
ビル正面玄関前でお待ちいただきますようお願い致します。
https://imgur.com/a/XteLG

遅刻される方は、入り口に着かれましたら、skillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください。
スタッフがお迎えに行きます。

講師

H Kyoda

東京大学大学院在籍。Jaxaと共同研究中。月探査機によって取得されたスペクトルデータを対象に、pandasなどのライブラリを用いたデータマイニングを行なっている。

I Sai

全人類がわかる統計学の管理人。大学にて統計学を専攻。現在は、PythonやRを使い、都内の私立大学医学部で統計解析の助手やDSコンペへも積極的に参加している。東京工業大学大学院にて自然言語処理の研究にも従事している。
https://to-kei.net/

S Tahara

東京大学大学院修了。新卒でベンチャー企業に入社後、エンジニアとプロジェクトマネジャーを経験。その後、リクルートにて複数のAI案件に携わる。現在は、医療業界と金融業界を中心に、様々なAI案件をリードする。

当日のお持物

• ご自身のノートPC（必須）

推奨環境
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

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。

領収書

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
その場で発行、もしくは後日メールアドレス宛に送付いたします。

備考

• 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

https://www.skillupai.com/