スキルアップAI 水道橋オフィス/VORT水道橋 Ⅱ 5階(旧スカイワードビル)
東京都千代田区神田三崎町3-3-20
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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, 3つのライブラリ(Matplotlib, Seaborn, Plotly)を駆使して、適切な可視化方法について学んでいただきます。 演習問題を通してあらゆるデータに対する可視化方法を習得しましょう。
講座で基本的操作を学ばれた方は、【初級者歓迎】Kaggleを始めるための前処理入門、【初級者歓迎】Scikit-learnを用いたKaggle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。
データに応じた適切な可視化を行うことができる.
こちらの講座は、レベル3・演習講座となります。
*演習講座は、同レベル内の理論講座を受講していることが前提となります。ご注意ください。
レベル3の理論講座は、平日開催の「7.データ可視化のためのMatplotlib入門」および「8.描画スキルを高めるためのSeaborn/Plotly入門」、もしくは週末開催の「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)」となります。
受講すべき講座、前提知識については、下記の受講マップを参考にしてください。
*該当講座は、前レベルの講座を理解している前提で進行します。
*本講座は演習講座ですので、同レベル内の理論講座(上記、受講マップを参照)を受講していることが前提となります。ご注意ください。
*該当講座は、前レベルの講座を理解している前提で進行します。
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。
開場は開始時刻の15分前です。
15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。
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。
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
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。
また、Plotly 2.7.0 および Cufflinks 0.13.0 のダウンロードを事前にお願いいたします。
*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。
開催しているAI関連イベント・セミナー スキルアップAIでは多くの人にAIに興味を持ってもらい、学び、実践いただくことを目的に、数多くの無料イベントを含めた講イベントやセミナーを開催しています。 AIの技術や現場での活用に関すること、JDLAのE資格/G検定に関すること、AI人材のキャリアに関することなど様々なテーマを取り扱っています。 AI人材の必要性 世の中には、AIの導入...
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