概要

データ分析・機械学習などに興味がある初学者にとっては、機械学習のアルゴリズムなどが華やかに見えるかもしれませんが、環境設定と様々な基本的ツールへのアクセスができなければ、話がはじまりません。

本講座では、プログラミングの未経験者、もしくはPythonは触ったことがないという方でも、データ分析・機械学習に取り組むに当たって必須の、Pythonライブラリの扱い方をハンズオンで学んでいただきます。

Pythonはプログラミング言語の中で、機械学習、深層学習の開発環境が最も整っている言語です。また、高級言語なので、他の言語と比べて比較的習得しやすいのが特徴です。本講座はハンズオン形式でPythonの文法を学んで頂き、講座内容を習得できれば自力でPythonを用いた開発が可能になります。

近年、Pythonが科学技術計算や機械学習の分野で特に重宝されている要因の一つは、その豊富なライブラリ群の存在にあります。特に、高度な数値計算を高速に実行するNumPy、データベースのフォーマット及び操作ツールを備えるPandasは最重要なライブラリであり、機械学習の実装に当たっては欠かせない前提知識となります。

本講座では、機械学習への応用を見据えたPandas操作の必要事項を基礎からハンズオン形式にて習得することを目指します。

この講座で得られること

機械学習に必須のPythonライブラリ（Pandas）の使い方

講座内容に関して

こちらの講座は、レベル２・後半講座となります。（週末に実施している「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）」の後半部分の内容を扱ったものになります。）

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。

カリキュラム

1. 本講座の目的とゴールの共有
2. Pandasとは
3. 自作データフレームでPandasを学ぼう
4. データを絞り込んで分かりやすいデータフレームを作ろう
5. 外部データフレームでPandasを学ぼう
6. 複数のデータフレームを結合しよう

対象者

・これから、データ分析、機械学習をはじめたい方

・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

前提スキル

・Pythonの基本的な文法がわかる方

・機械学習を始めるためのPython文法入門を受講された方

・NumPyをある程度理解している方

＊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。

受付・入場時間

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。

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。

講師

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。

当日のお持物

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

講座までの準備（必須）

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。

通信環境に関して

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。）

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。