概要

機械学習の実社会への応用が急速に普及した現在でも、意思決定の全てがデータの定量評価によって置き換わることはなく、重要な場面では解析結果をもとに人間が判断を下す局面が多くあります。

そこで重要となるのが、データを人間にとってわかりやすい形で表現する力、データの視覚化の能力です。

本講座では、Jupyter notebook上でデータ視覚化用ライブラリを用いて、自在にグラフを作成する方法を学びます。
これらのライブラリは実装上複数の書き方が混在し、混乱を招きやすいため、系統別に整理をすることで書き分ける力を養います。

講座で基本的操作を学ばれた方は、【初級者歓迎】kaggkeを始めるための前処理入門、【初級者歓迎】Scikit-learnを用いたkaggke入門などの講座にも参加していただけると、可視化スキルの重要性を認識いただけます。

また、定期開講予定の「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、機械学習の実務の流れと様々なアルゴリズムの基礎をマスターすることができます。

この講座で得られること

・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、構築したモデルの説明スキルの基礎

カリキュラム

1. 本講座の目的とゴールの共有
2. Matplotlibの基本事項
3. Matplotlibで数式をプロットする
4. MatplotlibによるData visualizationの基礎
5. 演習問題

対象者

• 非エンジニアの方
• これから、データ分析、機械学習をはじめたい方
• 将来的にデータサイエンティストになりたい方

前提知識

• Pythonの基礎的な文法、NumPy, Pandasの基礎をある程度理解していることが望ましい

講師

S Matsubara

某企業にてIoT/AIを活用したマーケティングのシステム開発・データ分析のグループリーダーを担当。
大阪大学工学部・応用物理学科（信号処理）、奈良先端科学技術大学院大学・情報科学研究科（AR研究）を卒業後、某医療機器メーカーでの解析アルゴリズム開発や、10年に渡る欧米の開発拠点でのソリューション開発などを経て現職。

Python講座一覧

皆様の強い要望にお応えして、ご好評をいただいていたpythonレベル１～４の授業を前後半に分けて、平日夜にも受講できるように致しました。休日にまとまった時間を取るのが難しかった方でも受講しやすくなりましたのでぜひご利用ください！

会場へのアクセス方法

直接会場にお越しください。
遅刻される場合も直接会場にお越しください。
講義時間中に出席を取ります。

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

講座までの準備

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、フォローできない場合がございます。

通信環境に関して

Wi-Fiあり

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)

【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。

備考

• 最小遂行人数「4名」：開催日の2日前までに最小遂行人数に達しない場合は、中止となります。ただし、複数のチャンネルで募集を行っているため、本サイトで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。
• 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

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。