「機械学習を始めるためのPython入門講座」：7月開催日程のご案内

レベル１「機械学習を始めるためのPythonプログラミング入門」

理論講座（前半）Pythonで学ぶプログラミング超入門

• 7月02日（火）19:30~22:00
• 7月05日（金）19:30~22:00

理論講座（後半）Pythonで学ぶオブジェクト指向と標準ライブラリ超入門

• 7月09日（火）19:30~22:00
• 7月12日（金）19:30~22:00

演習講座　Pythonプログラミング徹底演習

• 7月16日（火）19:30~22:00　←　本ページはこちらの講座のご案内となります
• 7月19日（金）19:30~22:00

※ 火曜日と金曜日の講座は同内容となりますので、いずれかの日程をお選びください

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レベル２「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）」

理論講座（前半）高速データ処理のためのNumPy入門

• 7月23日（火）19:30~22:00
• 7月26日（金）19:30~22:00

理論講座（後半）高速データ処理のためのPandas入門

• 7月30日（火）19:30~22:00
• 8月02日（金）19:30~22:00

演習講座　高速データ処理のためのNumPy/Pandas徹底演習

• 8月06日（火）19:30~22:00
• 8月09日（金）19:30~22:00

※ 火曜日と金曜日の講座は同内容となりますので、いずれかの日程をお選びください

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レベル３「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）」

理論講座（前半）「データ可視化のためのMatplotlib入門」

• 8月20日（火）19:30~22:00
• 8月23日（金）19:30~22:00

理論講座（後半）「描画スキルを高めるためのSeaborn/Plotly入門」

• 8月27日（火）19:30~22:00
• 8月30日（金）19:30~22:00

演習講座　「機械学習のためのMatplotlib徹底演習」

• 9月03日（火）19:30~22:00
• 9月06日（金）19:30~22:00

※ 火曜日と金曜日の講座は同内容となりますので、いずれかの日程をお選びください

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レベル４「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）」

日程調整中

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※ 7月は週末 (土曜日 9:00~13:00)の開催もございます。最新のスケジュールはホームページにてご確認ください

【ご注意ください】

• 各レベルとも、前レベルの講座を受講済みもしくは同等の内容を理解している前提で進行いたします
• 各レベルとも、演習講座は理論講座を受講済みもしくは同等の内容を理解している前提で進行いたします
• 全講座におきまして、当日までの事前準備が必須となっております。下記の「講座までの準備」の項目を必ずご確認ください
• 火曜日と金曜日の講座は同内容となりますので、いずれかの日程をお選びください

概要

Pythonでデータ分析を学んで行きたいというプログラミング初級レベルの方向けに、ハンズオン形式でPythonの文法を学び、データ分析・機械学習を始めるための足掛かりとしていただくための講座です。

徹底演習講座では、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。

本講座では、「機械学習のために Python を学んだけれど、どのように使うのかピンと来ない」「基本的な文法は習ったけれど、自力で何かを実装する練習がしたい」といった皆様のために、講師による丁寧な解説と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 プログラミング入門」のカリキュラムに沿っておりますが、「同様の内容を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、是非とも「Python プログラミング入門」からご受講ください。

加えて、Jupyter Notebook の便利機能や『正規表現』『ラムダ式』といった「実務に役立つワンランク上の実装テクニック」も身につけていただきます。 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 Python の基本文法を自分のものにしてみてはいかがでしょうか。

この講座で得られること

1. Python の基本的な文法を用いた実装スキル
2. Jupyter Notebook の便利な機能の使い方

カリキュラム

1. Jupyter Notebook の便利な使い方
2. リストと辞書
3. 制御文
4. 関数
5. クラス
6. 正規表現
7. ラムダ式
8. 例外処理
9. 標準ライブラリ
10. 総合問題

対象者

• Python の文法を学んだけれど、実装に自信のない方

＊本講座は演習講座ですので、同レベル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

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。

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（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）

会場へのアクセス

スキルアップAI 水道橋オフィス（JR水道橋駅西口より徒歩2分）

東京都千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋 Ⅱ 5階

• 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

受付・入場時間

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

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