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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)

2019-11-03(日)09:00 - 13:00

スキルアップAI 水道橋オフィス (VORT水道橋 Ⅱ 5階)

東京都千代田区神田三崎町3-3-20

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6,000円 前払い
やむを得ずキャンセルされる場合は、開催日の4日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料(12%)を差し引いた金額を払い戻し致します。以降は払い戻しをできませんのでご注意ください。 なお、お申込者の都合による日付の変更(振替)も、開催日の4日前までのご連絡に限ります。

詳細

◆◆◆ ※ 台風19号の影響を受け、レベル2以降の講座の日程が変更となりました ◆◆◆

「機械学習を始めるためのPython入門講座」:10月開催日程のご案内

【週末コース】

◆ 10月06日(日)9:00~13:00 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」

◆ 10月20日(日)9:00~13:00 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)」

◆ 10月27日(日)9:00~13:00 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)」

◆ 11月03日(日)9:00~13:00 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)」


※ 10月は平日の開催もございます。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】

  • 週末の開催は理論講座のみとなり、平日に開催している演習講座の内容は含みません
  • 週末に開催の講座は各レベルとも、平日に開催している理論講座「前半」と「後半」の内容と同等となります
  • 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
  • 全講座、ハンズオン講座のため当日までの事前準備が必須となっております。下記の「事前準備・環境構築」の項目を必ずご確認ください

概要

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上でシリーズ第三講までに扱ってきた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。

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

カリキュラム

  1. 本講座の目的とゴールの共有
  2. データを様々な面から視覚化してみよう
  3. データを機械学習に向いた形式に整理しよう
  4. Scikit-learnを用いて分類を行なってみよう
  5. 演習

対象者

・これからデータ分析、機械学習をはじめたい方

*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。ご注意ください

事前準備・環境構築(必須)

  1. Anaconda3-5.0.1以降をインストール後
  2. Jupyter Notebook が正しく起動できることを確認し
  3. 「Hello World!」を表示できるまでご確認ください
  4. また、Plotly 2.7.0 および Cufflinks 0.13.0 をダウンロードしてください(レベル3およびレベル4の講座のみ)

インストールに関してはこちらを参考にしてください → https://goo.gl/FRWrax

※ 環境構築ができていないまま当日お越しいただきますと、ハンズオン講座なのでついてこら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。

講師

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

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

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3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

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