概要

＊本講座は、開講特別価格にてお申込みいただけます！

【演習講座】では、理論や定理を学んだ後、実際に問題に取り組むことで、理解を深め、実力を身につけることを目的とします。

本講座は、「機械学習のために Numpy や Pandas を学んだけれど、どのように使うのかピンと来ない」「行列計算の方法やデータフレームの処理方法は習ったけれど、自力で何かを実装する練習が足りていない」といった皆様のために、講師による丁寧な解説とアシスタントによるサポートを受けながら短時間で実装スキルを伸ばす最高の機会を提供いたします。

演習で扱う内容は、基本的にはスキルアップAIが提供する「Python ライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理）」のカリキュラムに沿っておりますが、「同様の内容を自力で学んだけれど使い方がイマイチわからない」という皆様も大歓迎です。「初めて Python を学ぶ」という方は、「Python プログラミング入門」から、「Python を触ったことはあるが Numpy や Pandas はよく知らない」という方は、「Python ライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理）」からご受講ください。

また、実務で使えるスキルを身につけるために、実データを用いた演習問題を多数ご用意いたします。

講座で実装スキルに自信のついた方は、毎月開講予定の「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、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、ご検討ください。

この機会に是非とも Numpy や Pandas による行列計算・データフレーム処理を自分のものにしてみてはいかがでしょうか。

日程	時間	レベル	講義名
9/08（土）	9:30-13:30	レベル1	pythonプログラミング入門
9/09（日）	9:30-13:30	レベル2	pythonライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理）
9/15（土）	9:30-13:30	レベル3	pythonライブラリ基礎（データ可視化）
9/16（日）	9:30-13:30	レベル4	pythonデータ分析実践（機械学習モデル構築）
9/22（土）	9:30-13:30	レベル1	pythonプログラミング入門
9/23（日）	9:30-13:30	レベル2	pythonライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理）
9/29（土）	9:30-13:30	レベル3	pythonライブラリ基礎（データ可視化）
9/30（日）	9:30-13:30	レベル4	pythonデータ分析実践（機械学習モデル構築）

告知は随時行います

講座で基本的操作を学ばれた方は、毎月開講予定の「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、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。

この講座で得られること

1. Numpy を用いた行列計算のスキル
2. Pandas を用いたデータフレーム処理のスキル

カリキュラム

1. Numpy による行列計算
2. Pandas によるデータフレーム処理
3. 総合問題

対象者

・「Python ライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理）」受講者
・Numpy や Pandas を学んだけれど、実装に自信のない方

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。

ビル館内では飲食物の購入はできませんので、飲食物は事前に購入の上、ご来場ください。

講座中（休憩時間など）にビル外に外出される際は、スタッフまでお声がけください。
また携帯をご持参頂き、お戻りの時間をskillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください。
ビル正面玄関へ、スタッフがお迎えに上がります。

講師

S Takahashi

東京大学教養学部広域化学科卒業。東京大学大学院総合文化広域科学専攻研究科修了。GPS将棋の開発者である金子知適研究室にてゲームAIの研究を行う。ゲームプログラミングワークショップ2014研究奨励賞受賞。東京大学広域科学専攻奨励賞受賞。
新卒で株式会社リコーに入社。情報システム部門で社内向けWebアプリケーションを作成する。また、WatsonやAzure AIなどのAI技術に関する調査も担当。その後、株式会社YTSを設立。オンラインや教室でのプログラミングセミナーを多数実施。基本的なプログラミングからAIに渡るまで、様々な内容を指導している。

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

通信環境に関して

基本的にはこちらでWi-Fi環境を確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がないとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします。（現在開講中の講座にて会場にWi-Fi環境が無い場合、ご自身のスマートフォンのデザリングなどで対応されております）

講座までの準備

最新のAnacondaをインストールし、ブラウザでJupyterNotebookを表示できる状態まで事前に準備お願い致します。
こちらを参考にしてください。
https://goo.gl/FRWrax

※各自で必ず当日までに環境構築をお願いいたします。もし環境構築等でご不明な点等あれば、事前にご連絡いただければご案内します。

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)

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/

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。