【未経験者歓迎】Pythonで学ぶプログラミング超入門

12月

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【未経験者歓迎】Pythonで学ぶプログラミング超入門
Pythonハンズオンでプログラミングを学びましょう

主催 : スキルアップAI

募集内容	前払い 3000円（前払い）先着順 5/10人
申込者	申込者一覧を見る
開催日時	2018/12/07(金) 19:30 ～ 22:00 Googleカレンダー icsファイル
募集期間	2018/11/19(月) 11:24 〜 2018/12/06(木) 20:00まで
会場	ベルサール九段下 room3 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)
	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。
	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

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	新講座名
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. 高速データ処理のための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

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。

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。

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。

そのようなPythonで、全プログラミング言語に共通する考え方を身につけましょう。

講座で基本的操作を学ばれた方は、定期開講予定の「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、機械学習の実務の流れと様々なアルゴリズムの基礎をマスターすることができます。

この講座で得られること

全てのプログラミング言語に共通する基本的思想
Jupyter Notebookの基本的な使い方
Pythonの基本的な文法

カリキュラム

導入
jupyternotebookの使い方
pythonの基本事項
pythonの組み込み型
制御文
関数

対象者

非エンジニアの方
これから、データ分析、機械学習をはじめたい方
将来的にデータサイエンティストになりたい方

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

スキルアップAI講師。統計検定一級所持。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。東京大学大学院情報理工学系研究科所属。

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

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、フォローできない場合がございます。

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)

【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。