東京都千代田区神田三崎町3-3-20
申し込み受付は終了しました
※こちらの講座には、当日までの事前準備が必須となっております。以下にあります「講座までの準備」の項目を必ずご確認ください。
機械学習を用いたデータ分析の実践においては、機械学習のアルゴリズムや統計に関する知識、実装に用いる言語やライブラリの知識が必要ですが、双方の知識を有機的に結びつけることもまた重要です。前講までの内容でPythonで機械学習を実装するに当たって必須のツールが揃いましたので、次はこれらをデータ分析の実装に応用してみましょう。
本講座では、データ分析入門者向けの有名データセットである「タイタニック号の乗客の生存予測」を題材に、Jupyter Notebook上でNumPy, Pandas, Matplotlibを活用しながらデータの整理・可視化を行い、整理したデータをScikit-learnで実装された有名な機械学習アルゴリズムを用いて分析します。
この講座を学び終えれば、「現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 」受講に向けての予備知識は万全なものとなります。次のステップとして実践的な機械学習を学ばれるに当たって非常に有用な講座となっておりますので、ぜひご検討ください。
機械学習の一連の流れ
こちらの講座は、レベル4・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データ分析実践(機械学習モデル構築)」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。
これからデータ分析、機械学習をはじめたい方
NumPy, Pandas, Matplotlibの基礎をある程度理解されている方
*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。
開場は開始時刻の10分前です。
10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。
スキルアップAI 水道橋オフィス
東京都千代田区神田三崎町3-3-20
VORT水道橋 Ⅱ 5階(旧スカイワードビル)
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。
D Morita
東京工業大学情報理工学院修了。現在大手インターネット企業でマルチビッグデータシステムの開発・保守・運用を担当する。 大学・大学院時代は、心理学・脳科学を専攻し、確率・統計・数理モデリング・機械学習の手法を用いた研究を行う。 大規模ニューラルネットワークの数理モデリングの分野でIEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Research Award受賞
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。
*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
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。
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