11月
13
【初級者歓迎】高速データ処理のためのNumpy入門
機械学習を理解・実装するために必須のデータ処理ライブラリを学びます
主催 : スキルアップAI
| 募集内容 |
前払い 3000円（前払い）
先着順
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| 申込者 |
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| 開催日時 |
2018/11/13(火) 19:30 ～ 22:00
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| 募集期間 |
2018/10/25(木) 08:17
〜 |
| 会場 |
東京都千代田区九段北1-8-10（住友不動産九段ビル3・4F） マップで見る 会場のサイトを見る |
| 前払いについて |
前払いについての連絡先: (参加者にのみ公開されます) |
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キャンセル・参加費用の払い戻しについて主催者からの説明: 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。 |
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領収データの発行: 発行しない (詳しくはこちら) |
イベントの説明
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は全ての基礎となる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NumPy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（NumPy）の使い方
カリキュラム
- 本講座の目的とゴールの共有
- NumPyとは
- 配列を作ってみよう
- 巨大な配列から欲しいデータを高速で抜き出そう
- 配列を使った計算をしよう
- ランダムな配列を作ろう」
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
Python講座一覧
皆様の強い要望にお応えして、ご好評をいただいていたpythonレベル１～４の授業を前後半に分けて、平日夜にも受講できるように致しました。休日にまとまった時間を取るのが難しかった方でも受講しやすくなりましたのでぜひご利用ください！
| レベル | カテゴリ | 講座名 |
|---|---|---|
| レベル１ 入門 | Pythonプログラミング入門 | 1. Pythonで学ぶプログラミング超入門 |
| レベル１ 入門 | Pythonプログラミング入門 | 2. Pythonで学ぶオブジェクト指向と標準ライブラリ超入門 |
| レベル１ 入門 | Pythonプログラミング入門 | 3. Pythonプログラミング徹底演習 |
| レベル２ 初級前半 | Pythonライブラリ基礎(行列計算、データフレーム処理) | 4. 高速データ処理のためのNumpy入門 |
| レベル２ 初級前半 | Pythonライブラリ基礎(行列計算、データフレーム処理) | 5. 高速データ処理のためのPandas入門 |
| レベル２ 初級前半 | Pythonライブラリ基礎(行列計算、データフレーム処理) | 6. Numpy、Pandas徹底演習 |
| レベル３ 初級後半 | Pythonライブラリ基礎(データ可視化) | 7. データ可視化のためのMatplotlib入門 |
| レベル３ 初級後半 | Pythonライブラリ基礎(データ可視化) | 8. 描画スキルを高めるためのseaborn・Plotly入門 |
| レベル３ 初級後半 | Pythonライブラリ基礎(データ可視化) | 9. 機械学習のためのMatplotlib徹底演習 |
| レベル４ 初中級 | Pythonデータ分析実践(機械学習モデル構築) | 10. kaggleを始めるための前処理入門 |
| レベル４ 初中級 | Pythonデータ分析実践(機械学習モデル構築) | 11. Scikit-learnを用いたkaggle入門 |
| レベル４ 初中級 | Pythonデータ分析実践(機械学習モデル構築) | 12. 機械学習モデル構築徹底演習 |
| レベル５ 中級 | 現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 | 現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 |
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 Saito スキルアップAI講師。横浜国立大学卒業。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在ではDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野のアルゴリズム研究開発やコンサルティングに従事。 日本ディープラーニング協会のE資格合格者、2018年度G検定合格者。
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
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。
通信環境に関して
Wi-Fiあり
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)
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
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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フィード
2018/10/25 08:18
【初級者歓迎】高速データ処理のためのNumpy入門 を公開しました！
skillupai
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