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

機械学習の一連の流れ

講座内容に関して

こちらの講座は、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）」の前半部分の内容を扱ったものになります。

「機械学習を始めるための」Python講座・受講マップ

受講すべき講座、前提知識については、こちら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。

カリキュラム

1. 本講座の目的とゴールの共有
2. Kaggleとは？
3. Titanicデータセットとは
4. データを様々な面から視覚化してみよう
5. データを機械学習に向いた形式に整理しよう（欠損値等の対応）

続編として『Scikit-learnを用いたKaggle入門』の受講をお勧めします。

対象者

これからデータ分析、機械学習をはじめたい方

前提知識

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。

講師

S Takahashi

東京大学教養学部広域化学科卒業。東京大学大学院総合文化広域科学専攻研究科修了。GPS将棋の開発者である金子知適研究室にてゲームAIの研究を行う。ゲームプログラミングワークショップ2014研究奨励賞受賞。東京大学広域科学専攻奨励賞受賞。

新卒で株式会社リコーに入社。情報システム部門で社内向けWebアプリケーションを作成する。また、WatsonやAzure AIなどのAI技術に関する調査も担当。その後、株式会社YTSを設立。オンラインや教室でのプログラミングセミナーを多数実施。基本的なプログラミングからAIに渡るまで、様々な内容を指導している。

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。

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。